Python і машинне навчання. Кольорове видання

Опис Python і машинне навчання. Кольорове видання

Машинне навчання та прогнозна аналітика перетворюють традиційну схему функціонування підприємств та інших організацій.  Ця книга надасть вам доступ у світ прогнозної аналітики та продемонструє, чому Python є однією з провідних мов науки про дані. Якщо ви хочете глибше та точніше аналізувати дані або потребуєте удосконалення й розширення систем машинного навчання, ця книга надасть вам неоціненну допомогу. Ознайомившись із широким колом потужних програмних бібліотек Python, зокрема і scikit-learn, Theano і Keras, а також отримавши поради з усіх питань починаючи з аналізу багатьох думок і закінчуючи нейронними сетами, ви зможете прийняти важливі рішення, багато в чому , що визначають діяльність вашої організації.   Чому ви навчитеся, прочитавши цю книгу: досліджувати, як використовуються різні машинно-навчальні моделі, які формулюють ті чи інші питання щодо даних; конструювати нейронні мережі за допомогою бібліотек Theano і Keras; писати гарний і лаконічний програмний код на Python з оптимальним використанням створених вами алгоритмів; вбудовувати вашу машинно-навчальну модель у веб-застосунку для підвищення її загальнодоступності; передбачати безперервні результати за допомогою регресійного аналізу; виявляти приховані повторювані образи та структури в даних за допомогою кластерного аналізу; організовувати дані за допомогою ефективних методів передобробки та використовувати передові практичні підходи до оцінки машиннонавчених моделей; здійснювати аналіз рекомендацій, що дає змогу докладніше інтерпретувати текстові дані та інформацію із соціальних мереж.   Якщо ви хочете дізнатися, як використовувати Python, щоб почати відповідати на критичні питання щодо ваших даних, візьміть цю книгу  — і неважливо, чи хочете ви розпочати вивчення науки про дані з нуля, чи ж плануєте розширити про неї свої знання, це принциповий ресурс, який не можна опускати.   Украй необхідне видання за новітньою передбачувальною аналітикою для глибшого розуміння методиології машинного навчання!