На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Машинное обучение. Погружение в технологию» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программирование. 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. Погружение в технологию
0 баллов
0 мнений
1 чтение
Автор
Дата выхода
03 июня 2023
🔍 Загляните за кулисы "Машинное обучение. Погружение в технологию" — 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. Погружение в технологию" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Артем Демиденко) 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
Практическое руководство, предназначенное для всех, кто хочет войти в мир машинного обучения и освоить его основы. Авторы книги предлагают читателям увлекательное путешествие в эту захватывающую область, начиная с основных концепций и принципов машинного обучения и заканчивая практическими навыками построения и обучения моделей. Внутри книги читатели найдут понятные объяснения ключевых алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия, классификация, кластеризация и глубокое обучение. Они узнают, как подготовить данные для обучения моделей, как выбрать и настроить подходящие алгоритмы, а также как оценивать и улучшать производительность моделей.
📚 Читайте "Машинное обучение. Погружение в технологию" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Машинное обучение. Погружение в технологию", 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
Кластеризация: В задачах кластеризации модель группирует объекты по их сходству без заранее заданных классов или категорий. Это позволяет выявить внутренние структуры в данных и идентифицировать группы схожих объектов. Примером алгоритма для кластеризации является k-средних (k-means).
2. Понижение размерности: Задача понижения размерности состоит в сокращении размерности данных, сохраняя при этом важные информационные характеристики. Это полезно для визуализации данных, удаления шума или избыточных признаков.
Тут будет реклама 1
Примерами алгоритмов понижения размерности являются метод главных компонент (PCA) и алгоритм t-SNE.
3. Ассоциативное правило: В этой задаче модель ищет статистические связи и ассоциации между различными элементами в наборе данных. Примером является алгоритм Apriori, который используется для нахождения часто встречающихся комбинаций элементов (таких как товары в корзине покупок).
Обучение без учителя полезно для обнаружения структур в данных и получения инсайтов о них, когда отсутствуют явные метки или целевые переменные.
Тут будет реклама 2
Этот подход позволяет модели самой извлекать информацию из данных и обнаруживать их скрытые характеристики.
1.5 Метрики и оценка производительности моделей
Оценка производительности моделей является важной частью процесса Машинного обучения. Для этого используются различные метрики, которые позволяют оценить, насколько хорошо модель справляется с поставленной задачей.
Тут будет реклама 3
Применение соответствующих метрик играет важную роль в измерении и сравнении производительности моделей. Вот более подробное описание некоторых метрик и методов оценки производительности:
1. В задачах классификации:
• Точность (accuracy): Измеряет долю правильно классифицированных объектов относительно общего числа объектов в выборке.
• Полнота (recall): Измеряет способность модели обнаруживать положительные случаи из общего числа положительных объектов.
Тут будет реклама 4
• Точность (precision): Измеряет способность модели давать правильные положительные предсказания относительно всех положительных предсказаний.
• F-мера (F1 score): Комбинирует точность и полноту в одну метрику, представляющую сбалансированное среднее между ними.
2. В задачах регрессии:
• Средняя абсолютная ошибка (MAE): Измеряет среднее абсолютное отклонение между предсказанными и фактическими значениями.
Мнения
О книге «Машинное обучение. Погружение в технологию» 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!
Другие книги автора
Если «Машинное обучение. Погружение в технологию» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Артем Демиденко! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
