«Машинное обучение с малым объемом кодирования»

Развитие машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) открывает новые возможности в бизнесе, науке и аналитике данных. Однако традиционные ML-модели требуют глубоких знаний программирования, сложной настройки гиперпараметров и понимания архитектуры алгоритмов.

Книга «Машинное обучение с малым объемом кодирования» авторов Стриплинга Г. и Абеля М. предлагает инновационный подход к построению ML-моделей с минимальными усилиями. В ней рассмотрены современные инструменты AutoML, готовые облачные сервисы, no-code/low-code платформы и визуальные конструкторы для машинного обучения.

Почему важно прочитать именно это пособие?

Использование ML без сложного кодирования дает возможность быстро разрабатывать модели и применять машинное обучение в реальных задачах без глубоких технических знаний.

Книга объясняет:

• Как использовать AutoML-инструменты для автоматической настройки ML-моделей.
• Какие no-code и low-code платформы можно применять для быстрого построения предсказательных моделей.
• Как обрабатывать и анализировать данные без сложных алгоритмов.
• Как внедрять ML-модели в бизнес без программирования.

Кому рекомендуется изучить книгу «Машинное обучение с малым объемом кодирования»?

• Аналитикам данных и BI-специалистам. Для тех, кто работает с таблицами, отчетами и анализом данных. Книга помогает освоить ML без программирования.
• Бизнесменам и маркетологам. Разбираются инструменты прогнозирования спроса, клиентской аналитики и персонализации с помощью AutoML.
• Исследователям и ученым. Учебник помогает быстро строить ML-модели без углубления в код.
• Разработчикам, которые хотят ускорить работу. Руководство расскажет, как автоматизировать создание ML-моделей и сократить время обучения.

Frequently Asked Questions

Какие инструменты рассмотрены в книге?

Описаны AutoML-платформы, такие как Google AutoML, Microsoft Azure ML, H2O.ai, DataRobot. Также рассмотрены low-code решения для машинного обучения, включая PyCaret, TPOT и BigML.

Как работать с ML без программирования?

В пособии показано, как использовать визуальные платформы, такие как Google Vertex AI, Knime, RapidMiner и Dataiku, где можно строить модели с помощью drag-and-drop интерфейса.

Можно ли использовать AutoML для сложных задач?

Да, современные инструменты AutoML умеют автоматически подбирать гиперпараметры, оптимизировать архитектуру нейросетей и обучать модели без вмешательства разработчика.

Подходит ли учебник для новичков?

Да, он рассчитан на людей без опыта в программировании, но также будет полезна разработчикам, желающим ускорить работу с ML.

Какие реальные кейсы рассмотрены?

Разбираются автоматизированное прогнозирование продаж, анализ клиентского поведения, обработка изображений и текста с помощью AutoML.

Это идеальное руководство по AutoML и no-code ML, которое поможет тебе освоить машинное обучение без сложного программирования. Скачайте книгу «Машинное обучение с малым объемом кодирования», чтобы использовать ML уже сегодня!

Читать онлайн*

*Книга взята из свободных источников и представлена исключительно для ознакомления. Содержание книги является интеллектуальной собственностью автора и выражает его взгляды. После ознакомления настаиваем на приобретении официального издания!