Mashinnoe obuchenie s Pytorch i Scikit-Learn - Raschka, Sebastian; Liu, Yuxi; Mirjalili, Vahid (Izdatelʹstvo Foliant, 2024)
Ischerpyvai︠u︡shchee rukovodstvo po mashinnomu (MO) i glubokomu obuchenii︠u︡ s ispolʹzovaniem i︠a︡zyka programmirovanii︠a︡ Python, freĭmvorka PyTorch i biblioteki scikit-learn. Rassmotreny osnovy MO, algoritmy dli︠a︡ zadach klassifikat︠s︡ii, klassifikatory na osnove scikit-learn, predvaritelʹnai︠a︡ obrabotka i szhatie dannykh, sovremennye metody ot︠s︡enki modeleĭ i obʺedinenie razlichnykh modeleĭ dli︠a︡ ansamblevogo obuchenii︠a︡. Rasskazano o primenenii MO dli︠a︡ analiza teksta i prognozirovanii nepreryvnykh t︠s︡elevykh peremennykh s pomoshchʹi︠u︡ regressionnogo analiza, klasternom analize i obuchenii bez uchiteli︠a︡, pokazano postroenie mnogosloĭnoĭ iskusstvennoĭ neĭronnoĭ seti s nuli︠a︡. Raskryty prodvinutye vozmozhnosti PyTorch dli︠a︡ reshenii︠a︡ slozhnykh zadach. Opisano primenenie glubokikh svertochnykh i rekurrentnykh neĭronnykh seteĭ, transformerov, generativnykh sosti︠a︡zatelʹnykh i grafovykh neĭronnykh seteĭ, Osoboe vnimanie udeleno obuchenii︠u︡ s podkrepleniem dli︠a︡ sistem prini︠a︡tii︠a︡ resheniĭ v slozhnykh sredakh. Ėlektronnyĭ arkhiv soderzhit t︠s︡vetnye illi︠u︡strat︠s︡ii i kody vsekh primerov. Dli︠a︡ programmistov v oblasti mashinnogo obuchenii︠a︡.