Машинное обучение: настраиваем ПО, готовим данные, анализируем

Искусственный интеллект имитирует человеческий разум в решении конкретных узкоспециализированных задач. Сегодня в области прикладного искусственного интеллекта достигнуты огромные результаты: распознавание лиц, общение на естественном языке, поиск информации и т.п. Направление искусственного интеллекта, связанное с обучением на примерах, называется машинным обучением (англ. machine learning). Но машина не учится, как человек. Ей необходимо задавать модели и алгоритмы. В книге рассматриваются подготовка исходных данных и реализация основных алгоритмов классического машинного обучения, включая несложные нейронные сети, на языке Python. Работа ведётся с использованием инструмента Jupyter Notebook, фактически ставшего стандартом в машинном обучении, и одной из наиболее популярных библиотек машинного обучения — Scikit-Learn.
Книга будет полезна как в качестве практико-ориентированного издания для начинающих изучать машинное обучение, так и в качестве справочника для подготовленных читателей.