Машинне навчання з PyTorch та Scikit-Learn. Себастьян Рашка

Вичерпний посібник з машинного (МО) та глибокого навчання з використанням мови програмування Python, фреймворку PyTorch та бібліотеки scikit-learn. Розглянуто основи МО, алгоритми задач класифікації, класифікатори на основі scikit-learn, попередня обробка та стиснення даних, сучасні методи оцінки моделей та об'єднання різних моделей для ансамблевого навчання. Розказано про застосування МО для аналізу тексту та прогнозування безперервних цільових змінних за допомогою регресійного аналізу, кластерного аналізу та навчання без вчителя, показано побудову багатошарової штучної нейронної мережі з нуля. Розкрито просунуті можливості PyTorch для вирішення складних завдань. Описано застосування глибоких згорткових та рекурентних нейронних мереж, трансформерів, генеративних змагальних та графових нейронних мереж. Особливу увагу приділено навчанню з підкріпленням для систем прийняття рішень у складних середовищах. Електронний архів містить кольорові ілюстрації та коди всіх прикладів.