В книге подробно представлены три проблемно-ориентированных вида машинного обучения (Machine learning, ML): автоматизированное обучение AutoML без кодирования, обучение BigQuery ML с малым объемом кодирования и обучение с применением пользовательского кода на основе библиотек scikit-learn и Keras. При этом от читателя не требуется глубоких предварительных знаний в ML или программировании, но базовые навыки в этих областях будут полезны. Специализированные библиотеки, фреймворки ML, репозиторий GitHub и другие инструменты описаны по мере их необходимости.

Название: Машинное обучение с малым объемом кодирования
Год издания: 2025
Автор: Стриплинг Г.
Жанр: Компьютерные технологии
Количество страниц: 298
Формат: PDF
Язык: Русский
Размер: 47 Mb