Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования

Машинное обучение часто используется для построения прогностических моделей путем извлечения шаблонов из больших наборов данных. Эти модели используются в приложениях для прогнозирования данных включая прогнозирование цен, оценку риска, прогнозирование поведения клиентов и классификацию документов. Этот вводный учебник предлагает подробное и целенаправленное рассмотрение наиболее важных подходов к компьютерному обучению, используемых в интеллектуальном анализе данных, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения. Формальный математический материал дополняется пояснительными примерами, а примеры исследований иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса. После обсуждения перехода от подготовки данных до понимания решения в книге описываются четыре подхода к компьютерному обучению: информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок. Описанию каждого из этих подходов предшествует объяснение основополагающей концепции, за которой следуют математические модели и алгоритмы, иллюстрированные подробными рабочими примерами. Наконец, в книге рассматриваются методы оценки моделей прогнозирования и предлагаются два тематических исследования, которые описывают конкретные проекты анализа данных на каждом этапе разработки, начиная от формулирования бизнес-задачи и заканчивая реализацией аналитического решения. Книга является результатом многолетней работы авторов в области машинного обучения и интеллектуального анализа данных и подходит для использования студентами в области информатики, инженерии, математики или статистики, аспирантами, специализирующимися в областях, связанных с интеллектуальным анализом данных, а также профессионалами в качестве справочника.

Об авторах:

Джон Каллехар — лектор в Дублинском технологическом институте и член-учредитель Исследовательского центра прикладного анализа DIT.
Брайан Мак-Нейми является преподавателем Университетского колледжа в Дублине.
Аоифе д'Арси — генеральный директор The Analytics Store, консалтинговой компании по анализу данных.

Книга написана учеными, но тесно связана с практикой. Действительно, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение идут рука об руку: грубо говоря, прогнозирование зависит от обучения на прошлых примерах. И хотя Основы — это всеобъемлющий университетский учебник, авторы также признают, что интеллектуальный анализ данных является самым быстро развивающимся коммерческим применением машинного обучения. Благодаря этому данный чрезвычайно познавательный опус позволяет осветить концепции в тесной связи с отраслевыми * и тематическими исследованиями и передовыми методами, гарантируя, что вы ознакомитесь с лучшими практиками и сценариями использования и не заблудитесь в абстракциях.
Эрик Сигель (Eric Siegel), доктор философии, основатель компании Predictive Analytics World;
автор книги Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die

В этой книге представлены превосходные описания ключевых методов, используемых в аналитическом
прогнозировании. Однако уникальная ценность книги — понимание, которое она дает для практического применения
этих методов. Тематические исследования и разделы по подготовке и качеству данных отражают реальные проблемы
в эффективном использовании интеллектуальных аналитических средств.
Падрейг Каннингем (Pidreig Cunningham), профессор информатики, Школа компьютерных наук, Университетский
колледж Дублина; один из редакторов книги Machine Learning Techniques for Multimedio

Это замечательная самодостаточная книга, затрагивающая основные аспекты машинного обучения и представляющая их в ясном и интуитивно понятном свете. Авторы начинают с изложения основных идеи и заканчивают более сложными информационными, вероятностными, статистическими и оптимизационными концепциями, делая акцент на том, как превратить бизнес-проблему в аналитическое решение, а также
тематические исследования и приводят иллюстрации. Эта книга представляет собой легкое и увлекательное чтение, которое я рекомендую всем, кто заинтересован в том, чтобы узнать больше о механизмах машинного обучения и его
приложениях для аналитического прогнозирования.
Натали Япковиц (Nathalie Japkowicz), профессор компьютерных наук,
одна из авторов книги Evaluating Learning Algorithms. A Classification Perspecti