Strojové učenie s Qlik Sense: Využívanie rôznych modelov strojového učenia v praktických prípadoch využitia pomocou Qlik Sense

Recenzie čitateľov

Kniha poskytuje komplexného sprievodcu integráciou strojového učenia s platformou Qlik Sense, ktorý je určený čitateľom s rôznym technickým zázemím. Zahŕňa základné a pokročilé koncepty strojového učenia, praktické implementácie a reálne aplikácie, takže je vhodná pre začiatočníkov aj pre tých, ktorí chcú prehĺbiť svoje znalosti o dátovej analytike a technikách strojového učenia.

⬤ Jasné a prístupné vysvetlenia vhodné pre rôzne úrovne technických znalostí.
⬤ Komplexné pokrytie techník strojového učenia vrátane regresie, klasifikácie, zhlukovania a ďalších.
⬤ Praktický prístup s reálnymi obchodnými výzvami premenenými na modely strojového učenia.
⬤ Diskutuje sa o pokročilých témach, ako je skupinové učenie a hlboké učenie.
⬤ Veľký dôraz sa kladie na praktické riešenia, prípravu údajov a techniky vizualizácie, ktoré zlepšujú pochopenie a aplikáciu.

⬤ Môže byť príliš základný pre pokročilých používateľov, ktorí už poznajú koncepty strojového učenia.
⬤ Niektorí čitatelia môžu považovať zameranie na nástroje Qlik za obmedzujúce, ak hľadajú všeobecnejšie poznatky o strojovom učení.

(na základe 5 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Machine Learning with Qlik Sense: Utilize different machine learning models in practical use cases by leveraging Qlik Sense

Obsah knihy:

Ovládnite umenie strojového učenia pomocou jedinečnej platformy Qlik a posuňte svoje zručnosti v oblasti analýzy údajov na vyššiu úroveň

Kľúčové funkcie:

⬤ Získajte dôkladné znalosti konceptov strojového učenia a naučte sa efektívne definovať problém.

⬤ Preskúmajte aplikáciu princípov strojového učenia v rámci platformy Qlik.

⬤ Aplikujte svoje znalosti ML na reálne scenáre s pomocou praktických príkladov.

⬤ Zakúpenie tlačenej knihy alebo knihy pre Kindle zahŕňa bezplatnú elektronickú knihu vo formáte PDF.

Popis knihy:

Schopnosť predpovedať budúce trendy prostredníctvom predikcie údajov v spojení s integráciou ML a AI sa stala pre globálne podniky nepostrádateľnou. Qlik so svojimi rozsiahlymi možnosťami strojového učenia vyniká ako popredná analytická platforma, ktorá podnikom umožňuje dosiahnuť vyčerpávajúce pochopenie ich údajov. Táto kniha vám pomôže maximalizovať tieto schopnosti pomocou praktických ilustrácií, aby ste zlepšili svoju schopnosť prijímať rozhodnutia založené na údajoch.

Začnete tým, že si osvojíte koncepty a algoritmy strojového učenia a vybudujete si základy, ktoré vám pripravia pôdu pre ďalšie kapitoly. Kniha vám potom pomôže prechádzať procesom formulovania úloh strojového učenia a overovania výkonnosti modelov. Cez optiku Qlik Sense preskúmate techniky predspracovania a analýzy dát a zistíte, ako tieto techniky pretaviť do pragmatických riešení strojového učenia. Záverečné kapitoly vám pomôžu osvojiť si pokročilé metódy vizualizácie údajov, ktoré uľahčia prehľadnejšiu prezentáciu zistení, doplnené množstvom reálnych príkladov na posilnenie vašich zručností.

Na konci tejto knihy budete ovládať umenie strojového učenia pomocou nástrojov Qlik a budete môcť posunúť svoju cestu k analýze údajov do nových výšin.

Čo sa naučíte:

⬤ Zistíte, ako vytvárať praktické riešenia strojového učenia pomocou platformy Qlik.

⬤ Vyvinúť zručnosti potrebné na generovanie a overovanie modelov strojového učenia pomocou platformy Qlik.

⬤ Objavte techniky používané na prípravu a skúmanie údajov na vytvorenie riešení strojového učenia.

⬤ Pochopiť, ako transformovať reálne obchodné problémy do modelov strojového učenia.

⬤ Rozšírte svoj potenciál o nové prípady použitia pomocou analýzy údajov.

⬤ Preskúmajte pokročilé techniky vizualizácie, aby vaše modely ožili.

Pre koho je táto kniha určená:

Ak sa zaujímate o dáta a analytiku a chcete rozšíriť svoje zručnosti o strojové učenie, táto kniha je určená práve vám. Základné pracovné znalosti o dátach, najlepšie s nástrojmi Qlik, vám pomôžu začať s touto knihou. Je to vynikajúca príručka pre každého, kto chce začať používať strojové učenie ako súčasť svojej cesty k analýze údajov.