O'Reilly Media Основные методы искусственного интеллекта в статистике для дата-сайентистов: более 50 фундаментальных концепций на языках R и Python

Статистические методы являются важной частью науки о данных, однако немногие специалисты имеют формальную статистическую подготовку.

Третье издание этого популярного гид-справочника расширяет практические основы в R и Python, включая современные инструменты ИИ, с новыми главами о нейронных сетях, глубоком обучении и больших языковых моделях.

Генеративный ИИ интегрирован в текст, показывая, как работают такие инструменты, как ChatGPT, Claude и Gemini, и как они могут поддерживать реальные статистические рабочие процессы.

Эта книга выделяет концепции, которые наиболее важны при работе с данными, построении предсказательных моделей и ответственной разработке ИИ.

Если вы уверенно работаете с R или Python и имеете базовые знания статистики, этот компактный справочник повысит вашу статистическую грамотность и уверенность в проектах по науке о данных и ИИ.

• Проведение исследовательского анализа данных для улучшения качества и результатов моделей.
• Применение выборки и экспериментального дизайна для уменьшения Bias и ясного ответа на вопросы.
• Использование регрессии для понимания процессов генерации данных и обнаружения аномалий.
• Создание предсказательных моделей с использованием классификации, кластеризации и обучения без учителя с несбалансированными данными.