Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для анализа табличных данных

В наше время, безусловно, в явной сопряженности с техническим прорывом, машинное обучение занимает все более значимое положение. Все больше и больше людей начинают понимать ценность и перспективы использования машинного обучения в повседневной жизни, бизнесе и науке. В результате своих длительных исследований, автор данной книги сумел создать настоящее комплексное руководство по анализу табличных данных через применение методов машинного обучения. Это руководство будет полезно бизнес-аналитикам, менеджерам проектов и всем, кто интересуется и хочет получить более глубокое понимание этой увлекательной темы. Уникальность книги заключается в том, что она охватывает широкий спектр тем, начиная от классических алгоритмов машинного обучения и заканчивая новым направлением - нейронными сетями. Структурируя информацию в книге, автор также выводит на первый план такие важные аспекты, как предобработка данных, отбор признаков, разработка, валидация и мониторинг моделей, а также внедрение и этика в работе с машинным обучением. Чтобы помочь читателям лучше овладеть процессом разработки проектов машинного обучения, книга сопровождается практическими примерами и подробными шаг за шагом инструкциями. Такой подход делает материал доступным и интересным для широкого круга людей - от новичков, только начинающих свой путь в мире машинного обучения, до опытных профессионалов, готовых расширить свои знания и навыки. В целом, данная книга представляет собой настоящий сокровищницу знаний о машинном обучении и обязательна к изучению для всех, кто стремится к личному и профессиональному развитию в этой области. Она станет вашим надежным попутчиком, поможет разобраться в сложностях и преодолеть любые преграды на пути к успеху в мире машинного обучения.