бенгфорт бенджамин билбро ребекка охеда тони прикладной анализ текстовых данных на python машинное обучение и создание приложений обработки
Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки
Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения. Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, "беседа" с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога. Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами "трудностей перевода" с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах - в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике. Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python. От поиска модели и предварительной обработки данных вы перейдете к приемам классификации и кластеризации текстов, затем приступите к визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.
1828 Руб.
Бенгфорт Б., Билбро Р., Охеда Т. Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка
Эта книга представляет собой прикладной подход к анализу текста с помощью Python и охватывает алгоритмы машинного обучения применительно к тексту, классификацию для текстового анализа, структурирование и визуализацию.
1499 Руб.
Бенгфорт Б., Билбро Р., Охеда Т. Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка
Эта книга представляет собой прикладной подход к анализу текста с помощью Python и охватывает алгоритмы машинного обучения применительно к тексту, классификацию для текстового анализа, структурирование и визуализацию.
1499 Руб.
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка
Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения. Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, «беседа» с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога.Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами «трудностей перевода» с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах – в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике.Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python. От поиска модели и предварительной обработки данных вы перейдете к приемам классификации и кластеризации текстов, затем приступите к визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.
1186 Руб.
Тандон А., Райза С., Ласерсон У. и др. Расширенная аналитика с PySpark
Книга посвящена практическим методам анализа больших объемов данных с использованием языка Python и фреймворка Spark, она знакомит с моделью программирования Spark и основами системы с открытым исходным кодом PySpark. Каждая глава описывает отдельный аспект анализа данных, показаны основы обработки данных в PySpark и Python на примере очистки данных, подробно освещается машинное обучение с помощью Spark. Книга поможет читателю понять, как устроен и работает весь конвейер PySpark для комплексной аналитики больших наборов данных: от создания и оценки моделей до очистки, предварительной обработки и исследования данных с особым акцентом на производственные приложения. Отдельные главы посвящены обработке изображений и библиотеке Spark NLP.
725 Руб.
Тандон А., Райза С., Ласерсон У. и др. Расширенная аналитика с PySpark
Книга посвящена практическим методам анализа больших объемов данных с использованием языка Python и фреймворка Spark, она знакомит с моделью программирования Spark и основами системы с открытым исходным кодом PySpark. Каждая глава описывает отдельный аспект анализа данных, показаны основы обработки данных в PySpark и Python на примере очистки данных, подробно освещается машинное обучение с помощью Spark. Книга поможет читателю понять, как устроен и работает весь конвейер PySpark для комплексной аналитики больших наборов данных: от создания и оценки моделей до очистки, предварительной обработки и исследования данных с особым акцентом на производственные приложения. Отдельные главы посвящены обработке изображений и библиотеке Spark NLP.
725 Руб.
Харрисон Мэтт Машинное обучение. Карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного
Машинное обучение. Карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python. В книгу Машинное обучение: карманный справочник, включены подробные примеры и комментарии, которые помогут вам оперативно ориентироваться в основах структурированного машинного обучения (МО). Автор, Мэтт Харрисон, предлагает ценный справочник, который вы можете использовать как дополнительное пособие при обучении МО и в качестве удобного ресурса, когда погружаетесь в ваш следующий проект машинного обучения. Приведенные фрагменты кода имеют такой размер, чтобы их можно было использовать и адаптировать в ваших собственных проектах МО. Книга, идеально подходящая для программистов, аналитиков данных и инженеров искусственного интеллекта, содержит обзор процесса машинного обучения и знакомит вас с классификацией структурированных данных. В книге рассматриваются различные библиотеки и модели, их компромиссы, настройка и интерпретация. Кроме всего прочего вы изучите методы кластеризации, регрессии и уменьшения размерности. Основные темы книги Классификация с использованием набора данных Titanic Как очистить данные и справиться с их недостатком Разведочный анализ данных Общие этапы предварительной обработки с использованием выборки данных Выбор признаков, полезных для модели Выбор модели Оценка метрики и классификации Примеры регрессии с использованием нескольких методов машинного обучения Метрики для оценки регрессии Кластеризация Уменьшение размерности Конвейеры Scikit-learn При использовании этой книги предполагается знание языка программирования Python. В книге демонстрируется, как использовать различные вспомогательные библиотеки Python для решения реальных задач МО. Эта книга не заменит учебный курс по МО, но должна служить ориентиром того, что может охватывать прикладной курс машинного обучения. Автор использует ее в качестве справочного материала для курсов по анализу данных и машинному обучению, который он преподает. Автор книги Мэтт Харрисон считает, что его книга - лучший сборник ресурсов и примеров для решения задач прогнозного моделирования, если у вас есть структурированные данные.
2152 Руб.
Маккини Уэс Python и анализ данных
В книге "Python и анализ данных" рассматриваются вопросы переформатирования, очистки и обработки данных на Python. Ее можно также рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных, главным образом, обработку данных. Это книга о тех частях языка Python и библиотек для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач. Книга принадлежит перу Уэса Маккинни, основного автора библиотеки pandas, и содержит великое множество практических примеров. Она идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями. Работа с интерактивной оболочкой для начала разработки Введение в средства анализа данных в библиотеке Использование высокопроизводительных инструментов для работы с данными Создание различных графиков и интерактивная визуализация Временные ряды с результатами измерений в заданные моменты времени Методы решения задач, возникающих в вебаналитике, социальных науках, финансах и экономике, проиллюстрированные подробными примерами
1818 Руб.
Банахевич Конрад Книга Kaggle. Машинное обучение и анализ данных
Книга рассказывает о продвинутых приёмах машинного обучения и науки о данных (data science) на основе задач, решаемых на всемирно известной платформе Kaggle. Показано (в том числе на примере увлекательных интервью с Kaggle-гроссмейстерами), как устроена платформа Kaggle и проводимые на ней соревнования. Изложенный материал позволяет развить необходимые навыки и собрать портфолио по машинному обучению, анализу данных, обработке естественного языка, работе с множествами. Подобран уникальный пул задач, охватывающих различные классификационные и оценочные метрики, методы обучения нейронных сетей, схемы валидации, выявление паттернов и трендов в материале любой сложности. Для специалистов по анализу данных и машинному обучению.
1040 Руб.
Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение
Книга «Python Data Science Handbook» - это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: 1) как мне считать этот формат данных в мой скрипт? 2) Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? 3) Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?
1313 Руб.
Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение
Книга «Python Data Science Handbook» - это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: 1) как мне считать этот формат данных в мой скрипт? 2) Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? 3) Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?
1651 Руб.
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.
996 Руб.
Серрано Луис 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.
2363 Руб.
Серрано Луис 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.
1819 Руб.
Меликов Павел Ильич Изучаем основы Python. Практический курс для дата-аналитиков
Издание представляет собой практический курс, состоящий из 13 разделов (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с дальнейшим упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Формат материала прост для понимания, а каждый новый раздел включает в себя набор необходимых файлов, ссылок и практических заданий. Предназначено для широкого круга читателей, интересующихся вопросами программирования и аналитики данных на Python. Благодаря рассмотрению основ языка Python потенциальной аудиторией курса могут являться обучающиеся, ранее не изучавшие программирование.
3459 Руб.
Меликов П.И. Изучаем основы Python. Практический курс для дата-аналитиков
Издание представляет собой практический курс, состоящий из 13 разделов (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с дальнейшим упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Формат материала прост для понимания, а каждый новый раздел включает в себя набор необходимых файлов, ссылок и практических заданий. Предназначено для широкого круга читателей, интересующихся вопросами программирования и аналитики данных на Python. Благодаря рассмотрению основ языка Python потенциальной аудиторией курса могут являться обучающиеся, ранее не изучавшие программирование.
3459 Руб.