Протодьяконов А.В., Пылов П.А., Садовников В.Е. Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python

Москва; Вологда: Инфpa-Инжeнeрия, 2022. — 392 c.: ил., табл. — ISBN: 978-5-9729-1006-9.Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними.Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно как начинающим программистам, так и специалистам высокого уровня.Предисловие.
Процесс машинного обучения.
Метрики и модели общие.
Модели линейной регрессии.
Модели классификации и ее метрики.
Ансамблевые модели.
Продвинутые ансамбли.
Искусственные нейронные сети.
Обучение нейросети.
Архитектуры сверточных нейросетей.
Библиографический список.
(+ раздел практических навыков к каждой части).
Приложения:
Варианты заданий для самостоятельной реализации алгоритмов машинного обучения.
Варианты заданий для исследовательских работ в области машинного обучения.
Варианты заданий, включающие в себя самостоятельный этап Data Mining, для построения End-to-End решений в области машинного обучения.