🔥 Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem — это книга, основное внимание в которой уделяется практическим аспектам решения задач машинного обучения, включая предобработку данных, выбор моделей, кросс-валидацию, оценку метрик, обработку категориальных переменных, инженерные методы работы с признаками, отбор признаков, настройку гиперпараметров, а также подходы к классификации изображений и текста, ансамблированию и стеккингу моделей, обеспечению воспроизводимости кода и развертыванию моделей!
🌟 Книга содержит значительное количество кода, сопровождаемого подробными комментариями, что позволяет читателям следовать примерам и применять их в своих проектах. Автор подчеркивает, что книга не предназначена для изучения базовых алгоритмов, а сосредоточена на практических рекомендациях по решению реальных задач машинного обучения.
🔥 Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem — это книга, основное внимание в которой уделяется практическим аспектам решения задач машинного обучения, включая предобработку данных, выбор моделей, кросс-валидацию, оценку метрик, обработку категориальных переменных, инженерные методы работы с признаками, отбор признаков, настройку гиперпараметров, а также подходы к классификации изображений и текста, ансамблированию и стеккингу моделей, обеспечению воспроизводимости кода и развертыванию моделей!
🌟 Книга содержит значительное количество кода, сопровождаемого подробными комментариями, что позволяет читателям следовать примерам и применять их в своих проектах. Автор подчеркивает, что книга не предназначена для изучения базовых алгоритмов, а сосредоточена на практических рекомендациях по решению реальных задач машинного обучения.
