Машинне навчання. Портфоліо реальних проєктів. Олексій Григор'єв

Вивчіть ключові концепції машинного навчання, працюючи над реальними проєктами!

Машинне навчання - те, що допоможе вам в аналізі поведінки клієнтів, прогнозуванні тенденцій руху цін, оцінці ризиків та багато іншого. Щоб освоїти машинне навчання, вам потрібні чудові приклади, чіткі пояснення та багато практики. У книзі це все є!

Автор описує реалістичні, практичні сценарії машинного навчання, і навіть гранично зрозуміло розкриває ключові концепції. Ви розберете цікаві проекти, такі як сервіс прогнозування цін на автомобілі з використанням лінійної регресії та сервіс прогнозування відтоку клієнтів. Ви вийдете за рамки алгоритмів та вивчите важливі техніки, наприклад розгортання додатків у безсерверних системах та запуск моделей за допомогою Kubernetes та Kubeflow.

Настав час закатати рукави та прокачати свої навички в галузі машинного навчання!

П'ять причин купити книгу

1. Щоб освоїти машинне навчання, вам потрібні чудові приклади, чіткі пояснення та багато практики. У книзі це все є!
   
2. Ви навчитеся збирати та очищати дані для навчання моделей.
   
3. Опануєте розгортання моделі МО у повноцінних виробничих середовищах.
   
4. Дізнаєтеся, як використовувати популярні інструменти Python, включаючи NumPy, Scikit-Learn та TensorFlow.
   
5. Попередні знання в галузі машинного навчання не потрібні!
   

про автора

Олексій Григор'єв проживає в Берліні зі своєю дружиною та сином. Він досвідчений інженер-програміст, який спеціалізується на машинному навчанні. Працює в OLX Group головним спеціалістом з обробки даних, допомагаючи своїм колегам впроваджувати машинне навчання у виробництво. У вільний від роботи час Олексій веде DataTalks.Club - спільноту людей, які люблять науку про дані та машинне навчання. Крім того, він є автором ще двох книг: Mastering Java for Data Science та TensorFlow Deep Learning Projects.