Машинное обучение становится ключевым фактором успеха в повседневной жизни, бизнесе и науке. Эта книга – комплексное руководство по анализу табличных данных с помощью машинного обучения. Она полезна для бизнеса, руководителей проектов и всех, кто интересуется данной темой. Книга рассматривает классические алгоритмы, ансамблирование, AutoML и нейронные сети. Охватывает предобработку данных, отбор признаков, разработку и валидацию моделей, внедрение и мониторинг решений, а также этику и законодательные требования. Практические примеры и пошаговые инструкции помогут разобраться в процессе разработки проектов машинного обучения. Книга подходит для людей с разным уровнем опыта, от новичков до опытных специалистов, предлагая материалы различного уровня сложности.
Приведённый ознакомительный фрагмент книги Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для анализа табличных данных предоставлен нашим книжным партнёром — компанией ЛитРес.
Купить и скачать полную версию книги в форматах FB2, ePub, MOBI, TXT, HTML, RTF и других
Роли и обязанности участников проекта машинного обучения
Время выполнения проекта машинного обучения сильно зависит от его сложности, объема данных, доступности ресурсов и других факторов. В среднем, проекты могут длиться от нескольких недель до нескольких месяцев или даже лет. Ниже представлены основные роли и обязанности участников проекта:
Заказчик/Спонсор проекта:
Определяет бизнес-цели, обеспечивает финансирование и ресурсы для проекта. Заказчик также участвует в оценке результатов и принимает решения о дальнейшем развитии проекта.
Руководитель проекта/Scrum Master:
Отвечает за общую координацию работы команды, управление ресурсами, планирование, контроль сроков и бюджета, а также решение организационных вопросов.
Дата-инженер:
Отвечает за сбор, обработку и хранение данных, подготовку данных для анализа и использования в моделях машинного обучения.
Дата-аналитик:
Анализирует данные, определяет закономерности, выявляет взаимосвязи и формулирует предложения для создания моделей машинного обучения.
Машинного обучения инженер/исследователь:
Разрабатывает, обучает и тестирует модели машинного обучения, а также работает над их оптимизацией и улучшением. Отвечает за выбор подходящих алгоритмов и методов обработки данных.
Машинного обучения инженер-разработчик/DevOps:
Конец ознакомительного фрагмента.
Приведённый ознакомительный фрагмент книги Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для анализа табличных данных предоставлен нашим книжным партнёром — компанией ЛитРес.
Купить и скачать полную версию книги в форматах FB2, ePub, MOBI, TXT, HTML, RTF и других