Praxisbuch Unsupervised Learning: Machine-Learning-Anwendungen f├╝r ungelabelte Daten mit Python programmieren

┬╖ O'Reilly
рел.реж
рез рд╕рдореАрдХреНрд╖рд╛
рдЗ-рдкреБрд╕реНрддрдХ
358
рдкреГрд╖реНрдард╣рд░реВ
рдпреЛрдЧреНрдп
рд░реЗрдЯрд┐рдЩ рд░ рд░рд┐рднреНрдпреВрд╣рд░реВрдХреЛ рдкреБрд╖реНрдЯрд┐ рдЧрд░рд┐рдПрдХреЛ рд╣реБрдБрджреИрди ┬ардердк рдЬрд╛рдиреНрдиреБрд╣реЛрд╕реН

рдпреЛ рдЗ-рдкреБрд╕реНрддрдХрдХрд╛ рдмрд╛рд░реЗрдорд╛

Entdecken Sie Muster in Daten, die f├╝r den Menschen nicht erkennbar sind
Unsupervised Learning k├╢nnte der Schl├╝ssel zu einer umfassenderen k├╝nstlichen Intelligenz sein
Voller praktischer Techniken f├╝r die Arbeit mit ungelabelten Daten, verst├дndlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-Beispielen
Verwendet Scikit-learn, TensorFlow und Keras
Ein Gro├Яteil der weltweit verf├╝gbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des Supervised Learning, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das Unsupervised Learning - auch un├╝berwachtes Lernen genannt - f├╝r ungelabelte Datens├дtze eingesetzt werden, um aussagekr├дftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind тАУ Muster, die f├╝r den Menschen fast unm├╢glich zu entdecken sind.
Wie Data Scientists Unsupervised Learning f├╝r ihre Daten nutzen k├╢nnen, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch z.B. tiefere Einblicke in Gesch├дftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchf├╝hren oder synthetische Datens├дtze generieren.

рдореВрд▓реНрдпрд╛рдЩреНрдХрди рд░ рд╕рдореАрдХреНрд╖рд╛рд╣рд░реВ

рел.реж
рез рд╕рдореАрдХреНрд╖рд╛

рд▓реЗрдЦрдХрдХреЛ рдмрд╛рд░реЗрдорд╛

Ankur A. Patel ist Vice President Data Science bei 7Park Data, einem Portfolio-Unternehmen von Vista Equity Partners. Bei 7Park Data verwenden Ankur und sein Data-Science-Team alternative Daten, um Datenprodukte f├╝r Hedge-Fonds und Unternehmen sowie Machine Learning als Service (MLaaS) f├╝r Gesch├дftskunden zu entwickeln.

рдпреЛ рдЗ-рдкреБрд╕реНрддрдХрдХреЛ рдореВрд▓реНрдпрд╛рдЩреНрдХрди рдЧрд░реНрдиреБрд╣реЛрд╕реН

рд╣рд╛рдореАрд▓рд╛рдИ рдЖрдлреНрдиреЛ рдзрд╛рд░рдгрд╛ рдмрддрд╛рдЙрдиреБрд╣реЛрд╕реНред

рдЬрд╛рдирдХрд╛рд░реА рдкрдвреНрджреИ

рд╕реНрдорд╛рд░реНрдЯрдлреЛрди рддрдерд╛ рдЯреНрдпрд╛рдмрд▓реЗрдЯрд╣рд░реВ
Android рд░ iPad/iPhone рдХрд╛ рд▓рд╛рдЧрд┐┬аGoogle Play рдХрд┐рддрд╛рдм рдПрдк рдХреЛ рдЗрдиреНрд╕реНрдЯрд▓ рдЧрд░реНрдиреБрд╣реЛрд╕реНред рдпреЛ рддрдкрд╛рдИрдВрдХреЛ рдЦрд╛рддрд╛рд╕реЕрдВрдЧ рд╕реНрд╡рддрдГ рд╕рд┐рдВрдХ рд╣реБрдиреНрдЫ рд░ рддрдкрд╛рдИрдВ рдЕрдирд▓рд╛рдЗрди рд╡рд╛ рдЕрдлрд▓рд╛рдЗрди рдЬрд╣рд╛рдБ рднрдП рдкрдирд┐┬ардЕрдзреНрдпрдпрди рдЧрд░реНрди рджрд┐рдиреНрдЫред
рд▓реНрдпрд╛рдкрдЯрдк рддрдерд╛ рдХрдореНрдкреНрдпреБрдЯрд░рд╣рд░реВ
рддрдкрд╛рдИрдВ Google Play рдорд╛ рдЦрд░рд┐рдж рдЧрд░рд┐рдПрдХреЛ рдЕрдбрд┐рдпреЛрдмреБрдХ рдЖрдлреНрдиреЛ рдХрдореНрдкреНрдпреБрдЯрд░рдХреЛ рд╡реЗрдм рдмреНрд░рд╛рдЙрдЬрд░ рдкреНрд░рдпреЛрдЧ рдЧрд░реЗрд░ рд╕реБрдиреНрди рд╕рдХреНрдиреБрд╣реБрдиреНрдЫред
eReaders рд░ рдЕрдиреНрдп рдЙрдкрдХрд░рдгрд╣рд░реВ
Kobo eReaders рдЬрд╕реНрддрд╛ e-ink рдбрд┐рднрд╛рдЗрд╕рд╣рд░реВрдорд╛ рдлрд╛рдЗрд▓ рдкрдвреНрди рддрдкрд╛рдИрдВрд▓реЗ рдлрд╛рдЗрд▓ рдбрд╛рдЙрдирд▓реЛрдб рдЧрд░реЗрд░ рдЙрдХреНрдд рдлрд╛рдЗрд▓ рдЖрдлреНрдиреЛ рдбрд┐рднрд╛рдЗрд╕рдорд╛ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕реНрдлрд░ рдЧрд░реНрдиреБ рдкрд░реНрдиреЗ рд╣реБрдиреНрдЫред рддреА рдлрд╛рдЗрд▓рд╣рд░реВ рдкрдвреНрди рдорд┐рд▓реНрдиреЗ рдЗрдмреБрдХ рд░рд┐рдбрд░рд╣рд░реВрдорд╛ рддреА рдлрд╛рдЗрд▓рд╣рд░реВ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕реНрдлрд░ рдЧрд░реНрдиреЗрд╕рдореНрдмрдиреНрдзреА рд╡рд┐рд╕реНрддреГрдд рдирд┐рд░реНрджреЗрд╢рдирд╣рд░реВ рдкреНрд░рд╛рдкреНрдд рдЧрд░реНрди рдорджреНрджрдд рдХреЗрдиреНрджреНрд░ рдорд╛ рдЬрд╛рдиреБрд╣реЛрд╕реНред