"Машинное обучение и большие данные" - это книга, которая представляет собой исчерпывающее руководство по теории и практике машинного обучения и обработки больших данных. Автор обеспечивает читателя глубоким пониманием основных концепций, методов и алгоритмов, связанных с машинным обучением, и демонстрирует их применение в контексте работы с большими объемами данных.
В книге подробно рассматриваются различные алгоритмы машинного обучения, включая нейронные сети, решающие деревья, метод опорных векторов и кластеризацию данных. Автор также описывает важные концепции, такие как измерение качества модели, предварительная обработка данных, выбор признаков и обработка выбросов.
Особое внимание уделяется анализу больших объемов данных и эффективным методам их обработки. Автор рассматривает различные инструменты и техники для работы с большими данными, включая распределенные вычисления, параллельные алгоритмы и облачные вычисления.
"Машинное обучение и большие данные" является незаменимым ресурсом для студентов, исследователей и профессионалов, желающих углубить свои знания в области машинного обучения и расширить свои навыки работы с большими данными. Книга сочетает теоретическую базу с практическими примерами и задачами, что делает ее полезным руководством как для начинающих, так и для опытных специалистов.
Книга рассматривает современные методы машинного обучения и анализа больших данных, которые проникли в нашу жизнь и помогают нам принимать решения в бизнесе, науке и в повседневной жизни. В книге представлены результаты исследовательской работы и практические примеры наиболее интересных методов.
Электронная Книга «Machine Learning and Big Data» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119654810
