Machine Learning for Business: How to Build Artificial Intelligence through Concepts of Statistics, Algorithms, Analysis, and Data Mining
Sprache: Englisch
Verlag: Independently published, 2020
- Softcover
- Neu

Anbieter: California Books, Miami, FL, USACalifornia Books
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- Titel
- Machine Learning for Business: How to Build Artificial Intelligence through Concepts of Statistics, Algorithms, Analysis, and Data Mining
- Autor
- Peters, Finley
- Verlag
- Independently published
- Veröffentlichungsjahr
- 2020
- Zustand
- New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798633573329
Well, machine learning is becoming a widely-used word on everybody's tongue, and this is reasonable as data is everywhere, and it needs something to get use of it and unleash its hidden secrets, and since humans' mental skills cannot withstand that amount of data, it comes the need to learn machines to do that for us.
So we introduce to you the complete ML course that you need in order to get your hand on Machine Learning and Data Science, and you'll not have to go to other resources, as this ML course collects most of the knowledge that you'll need in your journey.
When you look into the book, you will
- Get career guidance to help you get into data science
- Learn how to build your portfolio
- Create over 10 projects to add to your portfolio
- Carry out the course at your own pace with lifetime access
Who this book is for
- Students
- Working professionals looking to move into data science & machine learning career
- Statisticians interested in machine learning
The first chapter of this book provides a detailed explanation of the four different types of machine learning algorithms currently available on the market, along with the importance of machine learning. Representation, evaluation and optimization are the three core concepts of machine learning that are explained in detail. You will be introduced to the concept of "Statistical Learning", a descriptive statistic-based machine learning framework that can be categorized as supervised or unsupervised.
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