Praktyczne uczenie maszynowe w języku r (Promise)

WPROWADZENIE DO UCZENIA MASZYNOWEGO Z wykorzystanieM intuicyjnEGO JĘZYKA PROGRAMOWANIA R Uczenie maszynowe i analiza informacji pełnią coraz ważniejszą rolę w tworzeniu wartości dodanej. Uczenie maszynowe pozwala znajdować ukryte w informacji zależności, wnosząc świeże pomysły i wiedzę, którą trudno byłoby osiągnąć bez tej zaawansowanej techniki.

Książka praktyczne uczenie maszynowe w języku R to wstępne przygotowanie do pracy z znacznymi zbiorami danych w języku programistycznym R, który jest prosty w zrozumieniu i został opracowany specjalnie z myślą o analizie statystycznej.

choćby osoby bez doświadczenia w programowaniu mogą skorzystać z tej książki, dowiadując się, w jaki sposób użyteczne wykorzystania uczenia maszynowego pozwalają analitykom danych pozyskiwać strategiczne dane biznesowe, solidne prognozy i podejmować optymalniejsze decyzje.

W odróżnieniu od innych książek na ten temat, praktyczne uczenie maszynowe w języku R proponuje jednocześnie teoretyczne, jak i technologiczne wprowadzenie do uczenia maszynowego. W przykładach i ćwiczeniach wykorzystywany jest język programowania R, a także najnowsze narzędzia analizy informacji, co pozwala zacząć pracę bez nadmiernego zagłębiania się w nowoczesną matematykę.

Dzięki tej książce techniki uczenia maszynowego - począwszy od regresji logistycznej po reguły asocjacyjne i analizę skupień - są w zasięgu ręki. Jedyna publikacja, która łączy instynktowne wprowadzenie do uczenia maszynowego z opisami zastosowań technologicznych krok po kroku.

Książka użyteczne uczenie maszynowe w języku R pokaże jak: przyswoić koncepcje zróżnicowanych typów uczenia maszynowego, odkrywać wzorce ukryte w obszernych zbiorach informacji, pisać i wykonywać skrypty R przy pomocy RStudio, używać języka R w połączeniu z pakietami Tidyverse do zarządzania danymi i ich wizualizacji, stosować podstawowe techniki statystyczne, takie jak regresja logistyczna czy naiwny klasyfikator Bayesa, oceniać i ulepszać modele uczenia maszynowego.

DR FRED NWANGANGA jest profesorem uczelni na wydziale Business Analytics w Mendoza College of Business na uniwersytecie Notre Dame. Ma ponad 15-letnie doświadczenie w pełnieniu roli lidera technicznego.

DR MIKE CHAPPLE jest profesorem uczelni na wydziale Technology, Analytics, and Operations w Mendoza College of Business. Mike jest autorem ponad 25 poczytnych książek i pełni funkcję dyrektora naukowego programu studiów magisterskich z analizy biznesowej.