Привет, Хаброжители!
Узнайте тонкости работы алгоритмов ML, чтобы эффективно решать задачи и повы-шать производительность используемых моделей. Познакомьтесь с фундаментальными математическими основами важнейших алгоритмов машинного обучения и вариантами их реализации на Python. Особое внимание уделяется вероятностным методам.
В книге анализируются и объясняются десятки алгоритмов, применяемых в различных сферах, в частности финансах, компьютерном зрении и обработке естественного языка. Каждый алгоритм сначала выводится математически, а потом иллюстрируется кодом на Python, снабженным подробными пояснениями и информативными графиками. Особую ценность представляет данная автором ясная интерпретация байесовских алгоритмов для моделей Монте-Карло и марковских цепей.
Моделирование цен на акции методом Монте-Карло
EM-алгоритм для скрытых марковских моделей
Обучение на несбалансированных данных, активное и ансамблевое обучение
Байесовская оптимизация подбора гиперпараметров
Обнаружение аномалий во временных рядах
Для специалистов-практиков по машинному обучению, знакомых с линейной алгеброй, теорией вероятностей и основами математического анализа.
«Отличная книга! Она демонстрирует, как можно реализовать популярные алгоритмы машинного обучения на простом Python с использованием минимального набора самых распространенных библиотек. Вы становитесь живым свидетелем того, как вычисления и математика работают на практике».
— Джунпен Лао, старший специалист по data science в компании Google
Об авторе и редакторе русского издания
Вадим Смоляков(автор)
Вадим Смоляков — data scientist научно-исследовательской группы Enterprise & Security DI компании Microsoft. Он окончил аспирантуру кафедры искусственного интеллекта лаборатории CSAIL Массачусетского технологического института. Его научные интересы связаны с байесовским выводом и глубоким обучением. До прихода в Microsoft Вадим разрабатывал методы решения задач с помощью машинного обучения в сфере электронной коммерции. На своей нынешней должности он занимается промышленной разработкой продуктов с использованием искусственного интеллекта и руководит несколькими подразделениями.
Валентина Бородина(редактор русского издания)
Валентина Бородина — руководитель проектов оптимизации и автоматизации бизнес-процессов в технологическом блоке крупного банка. Обладает опытом внедрения программных продуктов для коммерческого сегмента. Общий стаж работы в ИТ более 16 лет.
Ознакомиться с оглавлением
Полистать отрывок
Приобрести книгу «Алгоритмы машинного обучения» можно на нашем сайте.
По факту оплаты бумажной версии книги на e‑mail высылается электронная книга.
Для Хаброжителей скидка 25% по купону — Learning Algorithms