Umfang 110 seiten
2023 Jahr
Машинное обучение. Погружение в технологию
Über das Buch
Практическое руководство, предназначенное для всех, кто хочет войти в мир машинного обучения и освоить его основы. Авторы книги предлагают читателям увлекательное путешествие в эту захватывающую область, начиная с основных концепций и принципов машинного обучения и заканчивая практическими навыками построения и обучения моделей. Внутри книги читатели найдут понятные объяснения ключевых алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия, классификация, кластеризация и глубокое обучение. Они узнают, как подготовить данные для обучения моделей, как выбрать и настроить подходящие алгоритмы, а также как оценивать и улучшать производительность моделей.
Genres und Tags
4 , потому что нет практических заданий. а так , в целом, для сдачи теории – отлично.. . что ещё добавить… нормальная книга
Книга Евгения Демиденко "Машинное обучение: Погружение в технологию" является полезным и доступным руководством для начинающих изучение машинного обучения. Автор простым языком объясняет основные концепции и методы этой области, делая акцент на практической применимости знаний.
Структура книги логична и последовательна.
Демиденко начинает с базовых понятий и постепенно переходит к более сложным темам, таким как глубокое обучение и нейронные сети. В каждой главе присутствуют примеры кода на Python, что облегчает понимание материала и позволяет сразу же применить полученные знания на практике.
Особенно ценным в книге является то, что автор не просто излагает теоретические основы, но и рассказывает о том, как выбирать подходящий метод обучения для конкретной задачи и оценивать результаты. Большое внимание уделяется также обработке и визуализации данных, что важно для любого специалиста в области машинного обучения.
Единственный недостаток книги, на мой взгляд, это отсутствие подробного обсуждения альтернативных библиотек и фреймворков, таких как Scikit-Learn или TensorFlow. Однако это не мешает книге оставаться отличным вводным пособием по машинному обучению.
Я бы порекомендовал эту книгу всем, кто желает углубиться в изучение машинного обучения или только начинает свой путь в этой сфере.
Bewertungen, 2 Bewertungen2