- Регистрация
- 8 Сен 2016
- Сообщения
- 564.023
- 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:
- [Выкройки] Шуба, №1382. Размер 40-54. Рост 164-170 [Grasser]
- [Вязание] Пуловер с V-горловиной и красивыми разрезами Quiet Moments, вязаный спицами сверху [Вяжи.ру] [Nina Kjær]
- 12 недель. 84 дня. Результат, а не мечты [12week-plan]
- Капитальный ремонт: Практические решения [Ольга Миловкина]
- [Выкройки] Куртка Берта. Размер 36-60. Рост 164-170 [Лена Соцкова]
- [Выкройки] Куртка Клоди. Размер 42-50. Рост 160-166 [Whitewaterdress]
- Средство немассовой информации СНМИ (октябрь 2026) [Тариф Рекомендуемая норма потребления] [Кримсон Альтер, Виктор Мараховский]
- Аналитика по рынку РФ и США (ноябрь 2026 - апрель 2027) [Invest Heroes] [Сергей Пирогов]