Цена: 60 РУБ
Организатор: amiradi
Список участников складчины:
  • 1. ALECKSASHA
amiradi
amiradi
Организатор
  • #1

[БХВ] Книга Kaggle. Машинное обучение и анализ данных [Конрад Банахевич, Лука Массарон]

Ссылка на картинку
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

Конкурсы Kaggle – это поле для состязаний, где меряются силами миллионы специалистов по науке о данных (data science), которые сами себя именуют «кэглерами». Участие в таких конкурсах – верный способ профессионально вырасти в области анализа данных, влиться в замечательное сообщество единомышленников и приобрести бесценный опыт для развития карьеры. Авторы книги – грандмастера Kaggle. Они познакомят вас со стратегиями моделирования, которые более нигде не рассмотрены, и подскажут, как удобнее всего обрабатывать изображения, тексты, таблицы, как правильно реализовать обучение с подкреплением. Вы освоите качественные схемы валидации и станете уверенно ориентироваться в самых разных оценочных метриках.

В книге рассказано:
  • Как устроена соревновательная платформа Kaggle
  • Как выжать максимум из ноутбуков, датасетов и форумов Kaggle
  • Как правильно собирать портфолио проектов и идеи для развития карьеры
  • Как проектировать k-мерные и вероятностные схемы валидации
  • Как освоить наиболее распространённые и экзотические оценочные метрики
  • Как устроена бинарная и многоклассовая классификация объектов, а также их обнаружение
  • Как эффективно обращаться с временными рядами и обработкой естественного языка (NLP)
  • Как преуспеть в задачах на имитационное моделирование и оптимизацию
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый авторский контент.
Похожие складчины
  • в разделе: Электронные книги
  • в разделе: Электронные книги
  • в разделе: Электронные книги
  • в разделе: Электронные книги

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы комментировать и скачивать складчины!

Учетная запись позволит вам участвовать в складчинах и оставлять комментарии

Регистрация

Создайте аккаунт на форуме. Это не сложно!

Вход

Вы уже зарегистрированы? Войдите.

Сверху