Грокаем машинное обучение

Машинное обучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта уникальная книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях.
Здесь нет зубодробительного академического жаргона, для понимания объяснений достаточно знаний основ алгебры. По мере чтения вы будете создавать модели для идентификации спама, и распознавания изображений и другие интересные проекты на языке Python.

Откройте для себя мощные методы машинного обучения, для понимания и применения которых достаточно знаний математики на уровне средней школы!

Для читателей, знающих основы языка Python. Знаний в области машинного обучения не требуется.

1. Практический подход вместо сухой теории. Книга не загружает сложным математическим аппаратом, а объясняет ключевые концепции ML через интуицию, аналогии и визуализацию.
2. Код для немедленного применения. В книге представлены готовые примеры кода на Python с использованием популярных и современных библиотек (Scikit-Learn, Turi Create, Keras).
3. Фокус на инженерных аспектах ML. Рассматриваются критически важные для разработчика темы, которые часто упускают в теоретических курсах: переобучение/недообучение,
4. От фундамента к современным методам. Структура книги позволяет плавно войти в тему, начав с линейной регрессии, и дойти до более сложных тем, таких как ансамбли и основы глубокого обучения.
5. Решение реальных задач “от и до”. Заключительная глава посвящена сквозному примеру — работе с данными знаменитого набора Titanic.