Прикладне машинне навчання без вчителя з використанням Python. Анкур Пател.

На думку багатьох галузевих експертів, навчання без вчителя — передовий рубцон технологій штучного інтелекту (ШІ) і, можливо, ключ до створення сильного ШІ. Оскільки переважна частина накопичених у світі даних не розмічена, до них не можна застосовувати традиційне навчання з учителем. Водночас навчання без вчителя дає змогу успішно працювати з нерозмітними наборами даних і виявляти закладені в них закономірності, виявити які людині не до снаги.Автор книги показує, як реалізувати навчання без вчителя на основі двох платформ Python: Scikit-learn і TensorFlow/Keras. Використовуючи готовий код і практичні приклади, фахівці з роботи з даними зможуть виявляти приховані закономірності в інформаційних масивах, глибше аналізувати ділові дані, виявляти аномалії, виконувати автоматичне конструювання ознак і генерувати синтетичні набори даних. Все, що потрібно від читача, — знання програмування та попередній досвід роботи в галузі машинного навчання.Основні теми книги: Порівняння сильних і слабких сторін різних підходів до машинного навчання: з учителем, без вчителя та з підкріпленням Запуск готового проєкту машинного навчання Створення системи виявлення аномалій для виявлення спроб шахраювання з банківськими картками Кластеризація користувачів через розбивання їх на чітко помітні однорідні групи Навчання з частковим залученням вчителя Побудова рекомендованої системи фільмів із використанням обмежених машин Больцмана Генерування синтетичних зображень за допомогою генеративно-стягувальних мережПро автораАнкур Пател — Віце-президент компанії 7Park Data, що входить до портфеля активів інвестиційної компанії Vista Equity Partners.Разом зі своєю командою розробляє програмні продукти з оброблення даних для хедж-фондів, а також систему MLaAS (машинне навчання як послуга), призначену для корпоративних клієнтів.