Книга
Машинное обучение. Погружение в технологию
-
Авторы:
- Демиденко Артем
-
Серия:
-
Жанр:
- Книги о компьютерах Компьютерная справочная литература Программирование
-
Возрастное ограничение:
- 1+
-
Язык:
- Русский
-
Язык оригинала:
- Русский
-
Издательство:
- SelfPub
-
Год:
- 2023
Цены
Описание
Книга "Машинное обучение. Погружение в технологию" - это практическое руководство, которое подойдет как начинающим, так и опытным специалистам, желающим погрузиться в мир машинного обучения и освоить его основы. Авторы предлагают читателям захватывающее путешествие по ключевым концепциям и принципам машинного обучения, а также помогают освоить практические навыки построения и обучения моделей.
В книге содержатся понятные объяснения основных алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия, классификация, кластеризация и глубокое обучение. Читатели узнают, как грамотно подготовить данные для обучения моделей, как выбрать и настроить подходящие алгоритмы, а также как эффективно оценивать и улучшать производительность моделей.
Не вдаваясь в сложные математические выкладки, авторы предлагают простой и понятный подход к изучению машинного обучения, что делает эту книгу доступной и привлекательной для широкой аудитории. Если вы стремитесь разобраться в технологии машинного обучения и приобрести необходимые навыки, то это издание станет незаменимым помощником в вашем пути к пониманию этой увлекательной области.
Отзывы
Книга Евгения Демиденко "Машинное обучение: Погружение в технологию" является полезным и доступным руководством для начинающих изучение машинного обучения. Автор простым языком объясняет основные концепции и методы этой области, делая акцент на практической применимости знаний.
Структура книги логична и последовательна.
Демиденко начинает с базовых понятий и постепенно переходит к более сложным темам, таким как глубокое обучение и нейронные сети. В каждой главе присутствуют примеры кода на Python, что облегчает понимание материала и позволяет сразу же применить полученные знания на практике.
Особенно ценным в книге является то, что автор не просто излагает теоретические основы, но и рассказывает о том, как выбирать подходящий метод обучения для конкретной задачи и оценивать результаты. Большое внимание уделяется также обработке и визуализации данных, что важно для любого специалиста в области машинного обучения.
Единственный недостаток книги, на мой взгляд, это отсутствие подробного обсуждения альтернативных библиотек и фреймворков, таких как Scikit-Learn или TensorFlow. Однако это не мешает книге оставаться отличным вводным пособием по машинному обучению.
Я бы порекомендовал эту книгу всем, кто желает углубиться в изучение машинного обучения или только начинает свой путь в этой сфере.