Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury

Współczesne wykorzystanie uczenia maszynowego obejmuje szeroki zakres dziedzin, od świata biznesu, przez politykę, aż po organizacje non profit i naukę. Algorytmy, które same się uczą, oferują niepowtarzalną możliwość przekształcania surowych danych w wartościową wiedzę. Powstało wiele publikacji, które rzucają światło na sposób funkcjonowania takich algorytmów, pokazując przy tym ich imponujące zastosowania w praktyce. Dostępne są również specjalistyczne narzędzia i biblioteki dla języka Python, takie jak pandas i scikit-learn, mające na celu ułatwienie pracy z uczeniem maszynowym. Wyzwanie stanowi jednak przekucie tych technologii na konkretne rozwiązania problemów dnia codziennego.

Książka skierowana jest przede wszystkim do profesjonalistów posiadających już pewną wiedzę podstawową o mechanizmach uczenia maszynowego, oferując im wsparcie w rozwiązywaniu konkretnych problemów, jakie mogą napotkać w codziennej pracy. Dzięki praktycznym przepisom zawartym w tej publikacji, wykonanie takich zadań jak przetwarzanie danych, wybór odpowiednich modeli, czy techniki redukcji wymiarowości stanie się znacznie prostsze. Każda z propozycji rozwiązania problemu zawiera gotowy do implementacji kod, który można z łatwością dostosować do swoich potrzeb. Książka dostarcza również dogłębnych analiz, które tłumaczą każde rozwiązanie i jego zastosowanie. Dzięki temu przejście od teorii do praktycznych aplikacji uczenia maszynowego stanie się płynne i efektywne.