Машинное обучение. Портфолио реальных проектов. Алексей Григорьев

Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами!

Машинное обучение — то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!

Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также предельно понятно раскрывает ключевые концепции. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например развертывание приложений в бессерверных системах и запуск моделей с помощью Kubernetes и Kubeflow.

Пришло время закатать рукава и прокачать свои навыки в области машинного обучения!

Пять причин купить книгу

1. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!
2. Вы научитесь собирать и очищать данные для обучения моделей.
3. Освоите развертывание модели МО в полноценных производственных средах.
4. Узнаете, как использовать популярные инструменты Python, включая NumPy, Scikit-Learn и TensorFlow.
5. Предварительные знания в области машинного обучения не требуются!

Об авторе

Алексей Григорьев проживает в Берлине со своей женой и сыном. Он опытный инженер-программист, специализирующийся на машинном обучении. Трудится в OLX Group главным специалистом по обработке данных, помогая своим коллегам внедрять машинное обучение в производство. В свободное от работы время Алексей ведет DataTalks.Club — сообщество людей, которые любят науку о данных и машинное обучение. Кроме того, он является автором еще двух книг: Mastering Java for Data Science и TensorFlow Deep Learning Projects.