Алгоритмы Data Science
Учебное пособие.
Майоров А., Протодьяконов А. «Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python» Инфра-Инженерия, 2022 год, 392 стр., ISBN 978-5-9729-1006-9; (PDF-DJVU)
Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними.
Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно как начинающим программистам, так и специалистам высокого уровня. Данное учебное пособие предполагает обучение студентов технических специальностей (и является профильным для студентов информационных технологий) навыкам и методикам работы с сложными моделями машинного и глубокого обучения. Отличительной чертой пособия от других схожих курсов обучения искусственному интеллекту (онлайн площадки, интернет-курсы) является плавность возрастания сложности и целостность логики повествования.
Алгоритмы Data Science
Оглавление
Часть 1. Процесс машинного обучения
Часть 2. Метрики и модели общие
Часть 3. Модели линейной регрессии
Часть 4. Модели классификации и её метрики
Часть 5. Ансамблевые модели
Часть 6. Продвинутые ансамбли
Часть 7. Искусственные нейронные сети
Часть 8. Обучение нейросети
Часть 9. Архитектуры сверточных нейросетей
Приложение 1. Варианты заданий для самостоятельной реализации алгоритмов машинного обучения
Приложение 2. Варианты заданий для исследовательских работ в области машинного обучения
Приложение 3. Варианты заданий, включающие в себя самостоятельный этап
Алгоритмы Data Science
Добавить комментарий