Описание книги
Учебное пособие посвящено фундаментальным методам интеллектуального анализа данных и машинного обучения, лежащим в основе современных систем искусственного интеллекта. Рассматриваются принципы работы с данными, включая их подготовку, профилирование, очистку и построение признаков, а также ключевые методы обучения с учителем и без учителя. Отдельное внимание уделено линейным и нелинейным техникам снижения размерности, моделям классификации и регрессии, ансамблевым методам, кластеризации и байесовским подходам. Пособие сочетает теоретические основы с практическими примерами, демонстрируя применение алгоритмов в реальных аналитических задачах.