Описание

Машинное обучение может ускорить выполнение повседневных бизнес-задач, таких как сверка счетов, прогнозирование спроса или автоматизация обслуживания клиентов, не говоря уже о более сложных задачах, например выявление мошенничества, прогнозное техническое обслуживание и персонализированный маркетинг. Извлекайте важную информацию из электронных таблиц, реестров, баз данных и других источников, используя градиентный бустинг, глубокое обучение и генеративный ИИ. «Машинное обучение на табличных данных» описывает практические методы машинного обучения для модернизации каждого этапа анализа бизнес-данных. Вас ждут примеры использования XGBoost и Keras для прогнозирования цен на краткосрочную аренду недвижимости, развертывание локальной модели машинного обучения с помощью Python и Flask и оптимизация рабочих процессов с использованием больших языковых моделей (LLM). Научитесь делать свои модели более мощными и интерпретируемыми.

О книге

СерияБиблиотека программиста
ИздательствоПитер
Год издания2026
Возрастное ограничение16
ISBN978-5-4461-4391-7

Частые вопросы

О чём книга «Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ»?
«Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ» — это прикладное программное обеспечение. Машинное обучение может ускорить выполнение повседневных бизнес-задач, таких как сверка счетов, прогнозирование спроса или автоматизация обслуживания клиентов, не говоря уже о более сложных задачах, например выявление мошенничества,…
Где читать или купить «Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ»?
Книгу можно читать или купить у партнёра Читай-город (бумажная книга). Цена у партнёра — 4199 ₽. Переход — по кнопке в блоке «Где читать или купить».
Что почитать похожее на «Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ»?
Близкие по теме книги: «Фото, видео и звук. Лучшие программы.», «Ландшафтный дизайн с использованием Bryce 6 + CD», «Android-фотография. Практическое руководство». Полный список — в блоке «Похожие книги».