oph-04.ru

Монарх (Манро) Роберт Машинное обучение с участием человека

Приложения машинного обучения демонстрируют лучшую эффективность при наличии обратной связи с человеком. Привлечение к работе подходящих сотрудников повышает точность моделей, уменьшает количество ошибок в данных, сокращает расходы и помогает ускорить выпуск моделей. В книге изложены методики эффективной совместной работы людей и машин. Здесь вы найдете лучшие практики по выбору образцов данных для обратной связи с человеком, контролю качества аннотаций человека и разработке интерфейсов аннотаций. Вы научитесь создавать обучающие данные для маркировки, распознавания объектов, семантической сегментации, маркировки последовательностей и многого другого. Книга начинается с основ и переходит к продвинутым методам, таким как обучение переноса и самоконтроль в рабочих процессах аннотирования. Книга предназначена для специалистов по работе с данными, разработчиков программного обеспечения и тех, кто делает первые шаги в работе с машинным обучением.

Монарх Р. Машинное обучение с участием человека

Эта книга нацелена на изучение взаимодействия искусственного интеллекта и человека в процессе создания и эксплуатации систем машинного обучения. В отличие от большинства курсов по машинному обучению, сосредоточенных на алгоритмах, большое внимание уделяется работе с данными: их маркировке, аннотированию, проверке и обновлению. Впервые под одной обложкой собраны наиболее распространенные стратегии аннотирования, активного обучения и смежных задач, таких как проектирование интерфейса для аннотирования. Книга предназначена для специалистов по работе с данными, разработчиков программного обеспечения и тех, кто делает первые шаги в работе с машинным обучением.

Монарх Р. Машинное обучение с участием человека

Эта книга нацелена на изучение взаимодействия искусственного интеллекта и человека в процессе создания и эксплуатации систем машинного обучения. В отличие от большинства курсов по машинному обучению, сосредоточенных на алгоритмах, большое внимание уделяется работе с данными: их маркировке, аннотированию, проверке и обновлению. Впервые под одной обложкой собраны наиболее распространенные стратегии аннотирования, активного обучения и смежных задач, таких как проектирование интерфейса для аннотирования. Книга предназначена для специалистов по работе с данными, разработчиков программного обеспечения и тех, кто делает первые шаги в работе с машинным обучением.

Машинное обучение

В последние годы машинное обучение вышло на уровень большого бизнеса: компании активно используют его для зарабатывания денег, прикладные исследования бурно развиваются, а неугомонные разработчики используют любую возможность повысить свой уровень владения данной тематикой.Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, получите практический опыт обработки реальных данных.

Машинное обучение

В последние годы машинное обучение вышло на уровень большого бизнеса: компании активно используют его для зарабатывания денег, прикладные исследования бурно развиваются, а неугомонные разработчики используют любую возможность повысить свой уровень владения данной тематикой.Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, получите практический опыт обработки реальных данных.

Грокаем машинное обучение

Машинное обучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта уникальная книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях.Здесь нет зубодробительного академического жаргона, для понимания объяснений достаточно знаний основ алгебры. По мере чтения вы будете создавать модели для идентификации спама, и распознавания изображений и другие интересные проекты на языке Python. Откройте для себя мощные методы машинного обучения, для понимания и применения которых достаточно знаний математики на уровне средней школы! Для читателей, знающих основы языка Python. Знаний в области машинного обучения не требуется.

Машинное обучение и TensorFlow

Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем использовать современные системы распознавания лиц или алгоритмы прогнозирования на фондовом рынке, вам придется разобраться с соответствующим инструментарием и набором инструкций, чтобы затем без проблем создавать собственные системы.Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель — познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач. От обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow, вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решать задачи классификации, кластеризации, регрессии и прогнозирования.

Бринк Хенрик Машинное обучение

Данная книга знакомит с популярными алгоритмами машинного обучения, которые разработчики используют для решения реальных задач.

Бринк Хенрик Машинное обучение

Данная книга знакомит с популярными алгоритмами машинного обучения, которые разработчики используют для решения реальных задач.

Рашка С. Python и машинное обучение

Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению. .Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения.

Рашка С. Python и машинное обучение

Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению. .Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения.

Алпайдин Э. Машинное обучение: новый искусственный интеллект

Книга "Машинное обучение: новый искусственный интеллект" Этема Алпайдина из серии "Базовые знания" издательства MIT Press представляет собой краткое введение в машинное обучение. Книга дает общее представление о машинном обучении, описывает суть основных алгоритмов обучения без погружения в технические подробности и обсуждает некоторые примеры их применения.

Алпайдин Э. Машинное обучение: новый искусственный интеллект

Книга "Машинное обучение: новый искусственный интеллект" Этема Алпайдина из серии "Базовые знания" издательства MIT Press представляет собой краткое введение в машинное обучение. Книга дает общее представление о машинном обучении, описывает суть основных алгоритмов обучения без погружения в технические подробности и обсуждает некоторые примеры их применения.

Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow 2

Масис С. Интерпретируемое машинное обучение на Python

Книга поможет осознанно и эффективно работать с моделями машинного обучения. Дано введение в интерпретацию машинного обучения: раскрыты важность темы, ее ключевые понятия и проблемы. Рассмотрены методы интерпретации: модельно-агностические, якорные и контрфактические, для многопеременного прогнозирования, а также визуализации сверточных нейронных сетей. Раскрыты вопросы настройки на интерпретируемость: отбор и конструирование признаков, ослабление систематического смещения и причинно-следственный вывод, монотонные ограничения, настройка моделей и устойчивость к антагонизму. Показаны перспективы развития интерпретируемых моделей машинного обучения. Каждая глава книги включает подробные примеры исходного кода на языке Python.На сайте издательства размещен архив с цветными иллюстрациями.Для программистов в области машинного обучения.

Масис С. Интерпретируемое машинное обучение на Python

Книга поможет осознанно и эффективно работать с моделями машинного обучения. Дано введение в интерпретацию машинного обучения: раскрыты важность темы, ее ключевые понятия и проблемы. Рассмотрены методы интерпретации: модельно-агностические, якорные и контрфактические, для многопеременного прогнозирования, а также визуализации сверточных нейронных сетей. Раскрыты вопросы настройки на интерпретируемость: отбор и конструирование признаков, ослабление систематического смещения и причинно-следственный вывод, монотонные ограничения, настройка моделей и устойчивость к антагонизму. Показаны перспективы развития интерпретируемых моделей машинного обучения. Каждая глава книги включает подробные примеры исходного кода на языке Python.На сайте издательства размещен архив с цветными иллюстрациями.Для программистов в области машинного обучения.