В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения для различных промышленных задач.
Прочитав второй том, вы научитесь: - составлять план предварительной подготовки данных, - конструировать признаки, - отбирать признаки, - работать с метриками бинарной классификации и регрессии, - выполнять байесовскую оптимизацию гиперпараметров, - создавать контейнеры Docker, - строить модели c помощью платформы H2O.