Машинное обучение становится ключевым фактором успеха в повседневной жизни, бизнесе и науке. Эта книга – комплексное руководство по анализу табличных данных с помощью машинного обучения. Она полезна для бизнеса, руководителей проектов и всех, кто интересуется данной темой. Книга рассматривает классические алгоритмы, ансамблирование, AutoML и нейронные сети. Охватывает предобработку данных, отбор признаков, разработку и валидацию моделей, внедрение и мониторинг решений, а также этику и законодательные требования. Практические примеры и пошаговые инструкции помогут разобраться в процессе разработки проектов машинного обучения. Книга подходит для людей с разным уровнем опыта, от новичков до опытных специалистов, предлагая материалы различного уровня сложности.
Книга посвящена практической реализации проекта машинного обучения. Рассматривается весь жизненный цикл создания продукта на основе моделей машинного обучения, от формулировки бизнес-задачи до развертывания веб-приложения.Автор на конкретном кейсе демонстрирует процесс исследования проблемы, поиска алгоритмов, разработки и обучения AI моделей. Особое внимание уделяется вопросам проектирования кода и архитектуры, позволяющим создавать гибкие и масштабируемые системы искусственного интеллекта.Читатель получает ценные практические навыки по модульной разработке, тестированию, контейнеризации моделей и их интеграции через веб-интерфейсы. Книга содержит примеры кода и инструкции для создания собственных приложений машинного обучения.Это издание станет полезным как для начинающих, так и для опытных разработчиков в области искусственного интеллекта.