В книгу включены подробные примеры и комментарии, которые помогут вам оперативно ориентироваться в основах структурированного машинного обучения (МО). Автор, Мэтт Харрисон, предлагает ценный справочник, который вы можете использовать как дополнительное пособие при обучении МО и в качестве удобного ресурса, когда погружаетесь в ваш следующий проект машинного обучения. Приведенные фрагменты кода имеют такой размер, чтобы их можно было использовать и адаптировать в ваших собственных проектах МО.

В книге дается обзор современного состояния и перспектив развития исследований по машинному интеллекту. Предложен подход к созданию «сильного» искусственного интеллекта с использованием принципов работы человеческого мозга. Каждая глава представляет собой самостоятельный очерк, ставящий и разрешающий актуальные вопросы современности: Какие задачи предстоит решить на пути совершенствования машинного обучения? Как машинный интеллект может способствовать технологическому развитию общества в целом и частного предпринимательства в частности?

В настоящем пособии представлены методические указания к выполнению восьми лабораторных работ по дисциплине «Технологии машинного обучения». По итогам выполнения всех работ студент должен получить теоретические знания об основных математических подходах и технологиях построения моделей машинного обучения, методах предобработки и анализа данных, основам работы с текстовыми данными, изображениями и временными рядами.

Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python и его библиотеками, в том числе pandas и scikit-leam. Решения всех задач сопровождаются подробными объяснениями. Каждый рецепт содержит работающий программный код, который можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение.