Google 
Аннотация: Машинное обучение с малым объемом кодирования
| Издательство | АЛИСТ |
| Автор/составитель | Стриплинг Г. |
| Год выпуска | 2000 |
| Кол-во страниц | 296 |
| ISBN | 978-601-08-4725-5 |
| Производитель | BHV |
| Обложка | Мяг |
| Формат | - |
| Возрастная категория | - |
В книге подробно представлены три проблемно-ориентированных вида машинного обучения (Machine learning, ML): автоматизированное обучение AutoML без кодирования, обучение BigQuery ML с малым объемом кодирования и обучение с применением пользовательского кода на основе библиотек scikit-learn и Keras. При этом от читателя не требуется глубоких предварительных знаний в ML или программировании, но базовые навыки в этих областях будут полезны. Специализированные библиотеки, фреймворки ML, репозиторий GitHub и другие инструменты описаны по мере их необходимости. В каждом конкретном случае ключевые концепции ML раскрыты с использованием реальных наборов данных для решения реальных задач. Рассмотрено применение AutoML для прогнозирования продаж, использование BigQuery ML для обучения линейных регрессионных моделей, обучение пользовательских ML-моделей на Python для прогнозирования оттока клиентов и ряд других популярных бизнес-кейсов.
Читать далее →
Бесплатная Доставка по Европе (EU)*
*Для заказов свыше 40,- евро Подробнее
Машинное обучение с малым объемом кодирования
-37%- Производитель: АЛИСТ
- Модель: SZ29786010847255
- ISBN 978-601-08-4725-5
-
Наличие:
Есть в наличии
-
Срок доставки: 29 дней
43.54€
-37%
27.43€
Нашли этот товар по более низкой цене?
Во-первых - Вы молодец!
Во-первых - Вы молодец!
Просим Вас сообщить нам:
