Построение систем машинного обучения на языке Python. Руководство | Building Machine Learning Systems with Python: A Guide

Построение систем машинного обучения на языке Python. Руководство

Коэльо Луис Педро, Ричарт Вилли, 2019

Обзор

Машинное обучение — ключевой навык для современных разработчиков и аналитиков, позволяющий глубже понимать природу данных. Python, благодаря своей динамичности и богатому набору библиотек, является отличным инструментом для создания таких систем. Эта книга поможет быстро проводить разведочный анализ данных и экспериментировать с ними, фокусируясь на решении задач.

Издание начинается с основ машинного обучения и знакомства с библиотеками NumPy, SciPy и scikit-learn. Далее авторы переходят к практическим проектам с реальными наборами данных, охватывая такие темы, как тематическое моделирование и анализ корзины покупок.

Кому подойдёт

• Программистам, использующим Python.
• Специалистам, желающим научиться строить системы машинного обучения.
• Аналитикам, стремящимся извлекать ценную информацию из данных.

Ключевые особенности

• Язык: Русский
• Страниц: 320
• Тип обложки: мягкая обложка
• ISBN: 9785970607145
• Издательство: ДМК Пресс
• Год: 2019

Building Machine Learning Systems with Python: A Guide

Luis Pedro Coelho, Willi Richert, 2019

Overview

Machine learning is an essential skill for modern developers and analysts, enabling a deeper understanding of data. Python, with its dynamic nature and extensive libraries, is an excellent choice for building ML systems. This guide facilitates rapid data exploration and experimentation, allowing focus on problem-solving.

The book begins with an introduction to machine learning concepts and the NumPy, SciPy, and scikit-learn libraries. It quickly progresses to real-world projects using actual datasets, covering topics like topic modeling and market basket analysis.

Who it's for

• Python programmers seeking to build machine learning systems.
• Individuals aiming to extract valuable insights from data.
• Analysts and developers looking to enhance their data understanding capabilities.

Key features

• Language: Russian
• Pages: 320
• Binding: Softcover
• ISBN: 9785970607145
• Publisher: DMK Press
• Year: 2019