Машинное обучение и безопасность

Автор: Кларенс Чио
Год издания: 2020

#ml #ru

Скачать книгу

💥 Почему ансамблирование — это must-have в ML?

Даже лучшие ML-модели не идеальны. Но что если можно усилить их точность, объединив несколько алгоритмов?

На открытом уроке разберём популярные методы ансамблирования:

- Бэггинг снижает дисперсию модели, делая её устойчивее
- Градиентный бустинг усиливает предсказания, обучая модели на ошибках

Вы узнаете, как эти методы повышают точность прогнозов, и разберёте их на практике.

📅 Встречаемся онлайн 17 марта в 18:00 мск. Открытый урок пройдёт в преддверии старта курса «Специализация Machine Learning», а все участники получат скидку на обучение.

➡️ Ссылка для регистрации

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Книги по DevOps.

Философия DevOps. Искусство управления IT
Автор: Дженнифер Дэвис

Запускаем Ansible
Автор: Хохштейн Л.

Безопасность контейнеров
Автор: Лиз Райс

Terraform: инфраструктура на уровне кода
Автор: Евгений Брикман

Operations Anti-patterns, DevOps Solutions
Автор: Jeffery D. Smith

Kubernetes для DevOps
Автор: Джон Арундел

Ускоряйся! Наука DevOps
Автор: Николь Ф.

Python для сетевыхинженеров
Автор: Эрик Чоу

Continuous delivery. Практика непрерывных апдейтов
Автор: Вольф Эберхард

Руководство по DevOps
Автор: Джен Ким