Конформне прогнозування в Python. Манохін Валерій

Ця книжка пропонує поглиблене вивчення конформного прогнозування - новітнього підходу, що дає змогу керувати невизначеністю в різних завданнях машинного навчання. Ви дізнаєтеся, як конформне прогнозування створює точно відкалібровані прогнозні інтервали для регресії та розв'язує задачі прогнозування часових рядів і незбалансованих даних. Практичні приклади на Python, а також використання реальних наборів даних, експертних рекомендацій і відкритих бібліотек забезпечать вам глибоке розуміння цього підходу.

Серед розглянутих тем:

• основні концепції та принципи конформного прогнозування;
• відмінність конформного прогнозування від традиційних методів машинного навчання;
• конформне прогнозування для незбалансованих наборів даних і багатокласової класифікації;
• передові методи вимірювання та управління невизначеністю в промислових задачах;
• конформний підхід до оцінювання невизначеності в прогнозуванні та NLP.

Видання призначене фахівцям з data science, інженерам з машинного навчання, вченим і всім, хто хоче поліпшити свої навички в галузі кількісної оцінки невизначеності в МО.

Для вивчення матеріалу знадобляться базові знаннями в галузі машинного навчання та програмування на Python.