Книга "Машинное Обучение. Портфолио Реальных Проектов" предоставляет читателю доступ к опыту практического применения машинного обучения для решения реальных задач в различных сферах. Автор, Алексей Григорьев, описывает ключевые концепции и техники машинного обучения с помощью конкретных примеров, которые основаны на реальных проектах и реальных данных.
Книга является прекрасным пособием для всех, кто интересуется развитием навыков в использовании машинного обучения в своей работе. Каждый пример представлен в виде хорошо структурированного процесса, который можно легко применять в своем собственном проекте без необходимости проходить через анализ кода или глубокой технической базы. Книга научит читателя правильным подходам к выбору технологий и методов машинного обучения.
Особое внимание в книге уделяется бессерверным системам развертывания и облачным технологиям, таким как Kubernetes и Kubflew, которые позволяют быстрее запускать модели машинного обучения и упрощают масштабирование проектов. Книга также детально рассматривает проблемы безопасности машинного обучения и предлагает проверенные решения, чтобы уберечь свои данные от доступа извне или инсайдеров. В целом, книга "Машинное Обучение" предлагает гораздо больше, чем просто теорию. С этой книгой каждый, кто стремится к развитию своих навыков в области машинного обучения, сможет применить полученные знания на практике и улучшить свою профессиональную карьеру.
Электронная Книга «Машинное обучение. Портфолио реальных проектов (pdf + epub)» написана автором Алексей Григорьев в 2021 году.
Минимальный возраст читателя: 16
Язык: Русский
Серии: Библиотека программиста (Питер)
ISBN: 978-5-4461-1978-3
Описание книги от Алексей Григорьев
Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение – то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть! Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также дает предельно понятные объяснения ключевых концепций. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например развертывание приложений в бессерверных системах и запуск моделей с помощью Kubernetes и Kubeflow. Пришло время закатать рукава и прокачать свои навыки в области машинного обучения! После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.
