Машинное обучение. Портфолио реальных проектов

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 предельно понятно раскрывает ключевые концепции. 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!

1. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!
2. Вы научитесь собирать и очищать данные для обучения моделей.
3. Освоите развертывание модели МО в полноценных производственных средах.
4. Узнаете, как использовать популярные инструменты Python, включая NumPy, Scikit-Learn и TensorFlow.
5. Предварительные знания в области машинного обучения не требуются!