Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению. Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения. Чему вы научитесь, прочитав эту книгу: Исследовать, как используются разные машинно-обучаемые модели, которые формулируют те или иные вопросы в отношении данных; Конструировать нейронные сети при помощи библиотек Theano и Keras; Писать красивый и лаконичный программный код на Python с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов; Встраивать вашу машинно-обучаемую модель в веб-приложение для повышения ее общедоступности; Предсказывать непрерывнозначные результаты при помощи регрессионного анализа; Обнаруживать скрытые повторяющиеся образы и структуры в данных посредством кластерного анализа; Организовывать данные с помощью эффективных методов предобработки и использовать передовые практические подходы к оценке машиннообучаемых моделей; Осуществлять анализ мнений, позволяющий подробнее интерпретировать текстовые данные и информацию из социальных сетей.
