На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Машинное обучение доступным языком» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Техническая литература. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Машинное обучение доступным языком
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
25 мая 2023
🔍 Загляните за кулисы "Машинное обучение доступным языком" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Машинное обучение доступным языком" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Елена Капаца) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Краткий гайд для новичков по машинному и глубокому обучению с разбором кода. Здесь вы найдете необходимый минимум по предмету, истолкованный языком, понятным школьнику. Некоторые разделы написаны с помощью chatGPT. По прочтении вы избавитесь от страха перед технологией и освоите базовый инструментарий подготовки данных, их загрузке в модель и ее донастройки. Подходит студентам технических специальностей.
📚 Читайте "Машинное обучение доступным языком" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Машинное обучение доступным языком", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Вся эта троица олицетворяет данные.
Данные
Данные – основа основ в ML. В контексте науки принято рассматривать два типа: традиционные и большие (big data).
Традиционные данные структурированы и хранятся в базах, управляемых с одного компьютера. На самом деле, эпитет «традиционный» введен для ясности: это помогает подчеркнуть различия с большими.
Большие данные, в свою очередь, массивнее, чем традиционные, по ряду характеристик:
• типы (числа, текст, изображения, аудио, видео и проч.
Тут будет реклама 1
)
• скорость извлечения и вычисления
• объем (тера-, пета-, эксабайты и проч.).
Набор однотипных данных, выделенный с целью обучения модели, называют датасетом (dataset). Их разделяют на следующие категории:
Классическая таблица
Здесь каждая строка имеет одинаковый набор характеристик-столбцов. Такие таблицы – датафреймы (dataframe) обычно хранятся либо в файлах форматов .csv, .parquet, либо в базах данных:
Датасет о результативности футбольных команд
Текстовый документ
(document) Отдельно взятой единицей здесь является блок (corpus).
Тут будет реклама 2
Например, книгу можно рассматривать как датасет, состоящий из абзацев – корпусов.
“… После обучения в Университете Вашингтона Болл опубликовала статью в Journal of the American Chemical Society и отправилась на Гавайи, чтобы стать магистром химии. В 1915 г. она впервые среди женщин и афроамериканцев получила степень магистра в Гавайском колледже, где осталась преподавать”.
Тут будет реклама 3
Корпус из книги-датасета Рейчел Свайби “52 упрямые женщины”
Графы
(graph) Здесь отдельно взятая единица – это связь между объектами:
Граф социальной сети
Аудиодорожки
Здесь довольно очевидно: аудиозаписи. Помимо распознавания речи ML решает обширный спектр задач с помощью таких данных: очистка от шумов, написание музыки.
Временной ряд
(time series) Здесь каждая точка привязана к временной оси x и, как правило, взаимосвязана с окружающими ее соседями.
Тут будет реклама 4
Цена акции LG на момент открытия биржи на протяжении года
Последовательные данные
(sequence data) Состоят из набора отдельных объектов, таких как слова или буквы. Здесь нет временных меток; вместо этого есть позиции в упорядоченной последовательности:
На картинке справа яркий пример: геном – набор генов в хромосоме.
Мнения
О книге «Машинное обучение доступным языком» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
