Прикладне машинне навчання без вчителя з використанням Python. Анкур Пател

На думку багатьох галузевих експертів, навчання без учителя — передовий рубіж технологій штучного інтелекту (ШІ) і, можливо, ключ до створення сильного ІІ. Оскільки переважна частина накопичених у світі даних не розмічена, до них не можна застосовувати традиційне навчання з вчителем. У той же час навчання без вчителя дозволяє успішно працювати з немарковані наборами даних і виявляти закладені в них закономірності, виявити які людині не під силу.

Автор книги показує, як реалізувати навчання без вчителя на основі двох платформ Python: Scikit-learn і TensorFlow/Keras. Використовуючи готовий код та практичні приклади, фахівці по роботі з даними зможуть виявляти приховані закономірності в інформаційних масивах, більш глибоко аналізувати ділові дані, виявляти аномалії, виконувати автоматичне конструювання ознак і генерувати синтетичні набори даних. Все, що потрібно від гравця, — знання програмування та попередній досвід роботи в області машинного навчання.

Основні теми книги:

• Порівняння сильних і слабких сторін різних підходів до машинного навчання: з учителем, без вчителя і з підкріпленням
• Запуск готового проекту машинного навчання
• Створення системи виявлення аномалій для виявлення спроб шахрайства з банківськими картами
• Кластеризація користувачів шляхом розбиття їх на чітко помітні однорідні групи
• Навчання з частковим залученням вчителя
• Побудова рекомендаційної системи фільмів з використанням обмежених машин Больцмана
• Генерування синтетичних зображень з допомогою генеративно-змагальних мереж

Про автора

Анкур Пател — віце-президент компанії 7Park Data, що входить у портфель активів інвестиційної компанії Vista Equity Partners.

Разом зі своєю командою розробляє програмні продукти по обробці даних для хедж-фондів, а також систему MLaaS (машинне навчання як послуга), призначену для корпоративних клієнтів.