Краткий гайд для новичков по машинному и глубокому обучению.
Здесь вы найдете необходимый минимум по предмету, истолкованный языком, понятным школьнику.
Книга намеренно сделана короткой, ибо студентам здесь и так часто приходится
адаптироваться к переизбытку информации. Некоторые разделы написаны с помощью chatGPT. Подходит студентам технических специальностей.
Введение
Машинное обучение
Данные
Классическая таблица
Текстовый документ
Графы
Аудиодорожки
Временной ряд
Последовательные данные
Пространственные данные
Изображения
ETL
Облачные вычисления
DWH
EDA
Удаление дубликатов
Обработка пропусков
Обнаружение аномалий
Одномерный анализ
Описательная статистика
Важность признаков
Многомерный анализ
Парные особенности
Понижение размерности
Преобразование данных
Стандартизация
Нормализация
Пересэмплирование (oversampling)
Другие методы разведочного анализа данных
Модель
Моделирование
Валидация
Регуляризация
Глубокое обучение
Многослойный перцептрон
Сравнение моделей
Заключение