The Machine Learning Workshop - druhé vydanie: Pripravte sa na vývoj vlastných vysoko výkonných algoritmov strojového učenia pomocou scikit-learn

Recenzie čitateľov

Kniha je vysoko hodnotená ako prístupný úvod do strojového učenia pomocou jazyka Python, najmä knižnice scikit-learn. Ponúka praktický prístup zameraný skôr na aplikácie a praktické skúsenosti než na hlboké teoretické znalosti, vďaka čomu je ideálna pre začiatočníkov.

Dobre napísané a ľahko sledovateľné, praktický prístup s veľkým dôrazom na používanie scikit-learn, pokrýva rôzne populárne algoritmy strojového učenia, obsahuje praktické cvičenia a príklady z reálneho sveta, vhodné pre začiatočníkov, ktorí chcú získať základné znalosti a rýchly úvod do strojového učenia.

Chýba hlbší prieskum matematických alebo štatistických konceptov v pozadí algoritmov, môže byť príliš základný pre tých, ktorí hľadajú teoretické pochopenie strojového učenia.

(na základe 6 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

The Machine Learning Workshop - Second Edition: Get ready to develop your own high-performance machine learning algorithms with scikit-learn

Obsah knihy:

Komplexný prístup k pochopeniu strojového učenia krok za krokom

Kľúčové vlastnosti

⬤ Zistite, ako používať jednotné rozhranie API scikit-learn vo všetkých typoch modelov strojového učenia.

⬤ Pochopte rozdiel medzi modelmi učenia pod dohľadom a bez dohľadu.

⬤ Upevnite si pochopenie konceptov strojového učenia prácou na reálnych príkladoch.

Popis knihy

Algoritmy strojového učenia sú neoddeliteľnou súčasťou takmer všetkých moderných aplikácií. Aby bol proces učenia rýchlejší a presnejší, potrebujete dostatočne flexibilný a výkonný nástroj, ktorý vám pomôže rýchlo a jednoducho vytvoriť algoritmy strojového učenia. S knihou The Machine Learning Workshop si osvojíte knižnicu scikit-learn a stanete sa zručnými vo vývoji šikovných algoritmov strojového učenia.

Workshop strojového učenia začína ukážkou toho, ako fungujú algoritmy učenia bez dohľadu a s dohľadom, a to analýzou reálneho súboru údajov o veľkoobchodných zákazníkoch. Po zvládnutí základov vytvoríte umelú neurónovú sieť pomocou scikit-learn a potom zlepšíte jej výkonnosť doladením hyperparametrov. Ku koncu seminára budete študovať súbor údajov o marketingových aktivitách banky a vytvoríte modely strojového učenia, ktoré dokážu zostaviť zoznam klientov, ktorí si pravdepodobne upíšu termínovaný vklad. Naučíte sa tiež, ako tieto modely porovnať a vybrať ten optimálny.

Na konci seminára Strojové učenie sa nielen naučíte rozdiel medzi modelmi pod dohľadom a bez dohľadu a ich aplikáciami v reálnom svete, ale získate aj zručnosti potrebné na to, aby ste mohli začať programovať vlastné algoritmy strojového učenia.

Čo sa naučíte

⬤ Pochopiť, ako vybrať algoritmus, ktorý najlepšie vyhovuje vašej množine údajov a požadovanému výsledku.

⬤ Preskúmať populárne algoritmy z reálneho sveta, ako sú K-means, Mean-Shift a DBSCAN.

⬤ Objavte rôzne prístupy k riešeniu problémov klasifikácie strojového učenia.

⬤ Vyvíjajte štruktúry neurónových sietí pomocou balíka scikit-learn.

⬤ Používajte algoritmus NN na vytváranie modelov na predpovedanie budúcich výsledkov.

⬤ Vykonajte analýzu chýb s cieľom zlepšiť výkonnosť modelu.

Pre koho je táto kniha určená

Workshop strojového učenia je ideálny pre začiatočníkov v oblasti strojového učenia. Budete potrebovať skúsenosti s programovaním v jazyku Python, hoci nie sú potrebné žiadne predchádzajúce znalosti scikit-learn a strojového učenia.