- Регистрация
- 8 Сен 2016
- Сообщения
- 558.169
- Реакции
- 269.199
Складчина: [Питер] Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ [Райан М., Массарон Л.]
Машинное обучение может ускорить выполнение повседневных бизнес-задач, таких как сверка счетов, прогнозирование спроса или автоматизация обслуживания клиентов, не говоря уже о более сложных задачах, например выявление мошенничества, прогнозное техническое обслуживание и персонализированный маркетинг. Извлекайте важную информацию из электронных таблиц, реестров, баз данных и других источников, используя градиентный бустинг, глубокое обучение и генеративный ИИ.«Машинное обучение на табличных данных» описывает практические методы машинного обучения для модернизации каждого этапа анализа бизнес-данных. Вас ждут примеры использования XGBoost и Keras для прогнозирования цен на краткосрочную аренду недвижимости, развертывание локальной модели машинного обучения с помощью Python и Flask и оптимизация рабочих процессов с использованием больших языковых моделей (LLM). Научитесь делать свои модели более мощными и интерпретируемыми.
Тема: Библиотека программиста
Год: 2026
Страниц: 560
ISBN: 978-5-4461-4391-7
Формат: Скан PDF
Стоимость: 2999
СКАЧАТЬ
Машинное обучение может ускорить выполнение повседневных бизнес-задач, таких как сверка счетов, прогнозирование спроса или автоматизация обслуживания клиентов, не говоря уже о более сложных задачах, например выявление мошенничества, прогнозное техническое обслуживание и персонализированный маркетинг. Извлекайте важную информацию из электронных таблиц, реестров, баз данных и других источников, используя градиентный бустинг, глубокое обучение и генеративный ИИ.«Машинное обучение на табличных данных» описывает практические методы машинного обучения для модернизации каждого этапа анализа бизнес-данных. Вас ждут примеры использования XGBoost и Keras для прогнозирования цен на краткосрочную аренду недвижимости, развертывание локальной модели машинного обучения с помощью Python и Flask и оптимизация рабочих процессов с использованием больших языковых моделей (LLM). Научитесь делать свои модели более мощными и интерпретируемыми.
Тема: Библиотека программиста
Год: 2026
Страниц: 560
ISBN: 978-5-4461-4391-7
Формат: Скан PDF
Стоимость: 2999
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Искусство сторителлинга [Альфа Курс]
- Телосома [Анна Иорданян]
- Трезвый инвестор. Как не сбиться с курса при выборе российских акций [Мурад Агаев]
- Кредитные каникулы для бизнеса: как снизить нагрузку по кредиту [Альфа Курс] [Денис Карелин]
- 100 лайфхаков для путешествий и переездов [Елена Кристова]
- Лунный календарь 2027 [Ольга Ян, Светлана Иванникова]
- Сверхфокус. Развитие личного потенциала и искусство управления временем [Денис Карасёв]
- Улучшение эректильной функции у мужчин [Вячеслав Ананенко]