Машинное обучение с малым объемом кодированияМайкл Абель, Гвендолин Стриплинг -25% +92
💳 Оплатить за товар можно при получении 🇰🇿 Есть бесплатная доставка по Казахстану от 1 дня 🎁 Копите бонусы с каждой покупки 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. |
BHV, Россия, все товары
| Издательская компания BHV специализируется на публикации компьютерной и деловой литературы высокого качества. Наше издательство предлагает широкий ассортимент книг, охватывающий разнообразные темы и аспекты современных компьютерных технологий и бизнеса. Мы гордимся тем, что наши издания предоставляют ценную информацию и практические навыки как для начинающих, так и для опытных профессионалов. Большой опыт и экспертиза в индустрии позволяют нам выбирать только актуальные и интересные темы... |


















































































































































%text%