Обложка Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков
Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков
Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков
Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков
Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков

Год издания: 2021

Издание: Первое

Возрастное ограничение: 12+

ISBN: 978-5-04-103292-0

Артикул: ITD000000000967430

Количество страниц: 240

Размер: 162x235 мм

Бумага: Бумага офсетная пухлая 70/65 Кама

Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков
Поделиться
Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков
Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков
Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков
Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков

Авторы этой книги — специалист по машинному обучению Amazon Элис Чжен и аналитик инновационной IT компании Concur Labs Аманда Казари. Конструирование признаков — это извлечение признаков из сырых необработанных данных и приведение их к формату, пригодному для обработки моделью машинного обучения. Это один из самых важных процессов в машинном обучении и одновременно один из самых сложных, ведь разнообразие моделей и данных не позволяет выделить общую тактику конструирования. И, тем не менее, авторам книги это удалось — здесь сформулированы более глубокие принципы работы с данными, проиллюстрированные конкретными примерами. В каждой главе описывается решение тех или иных задач: как представить текстовые данные или изображения, как понизить размерность автоматически сгенерированных признаков и т. д. В последней же главе все примеры объединяются в единую концепцию конструирования признаков в машинном обучении. Все примеры кода приведены на языке Python с использованием таких модулей, как NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, и выложены в репозитарии авторов на GitHub.

Год издания: 2021

Издание: Первое

Возрастное ограничение: 12+

ISBN: 978-5-04-103292-0

Артикул: ITD000000000967430

Количество страниц: 240

Размер: 162x235 мм

Бумага: Бумага офсетная пухлая 70/65 Кама

Книги серии «Мировой компьютерный бестселлер»