Book Description: In this book, we explore the concept of data mining and its applications in the field of machine learning. We will focus on the use of Python programming language to develop efficient and explainable algorithms that can be used in various industries such as finance, healthcare, marketing, and more. The book covers topics such as data preprocessing, feature selection, model selection, and model evaluation, as well as the importance of ModelOps in the development and deployment of these models. Additionally, we will discuss the risks associated with data mining and how to manage them effectively. The book is divided into four parts: Part I: Introduction to Data Mining, Part II: Data Preparation, Part III: Model Development, and Part IV: Model Deployment. Each part builds upon the previous one, providing a comprehensive understanding of the process of data mining and its applications.

В этой книге мы исследуем концепцию интеллектуального анализа данных и ее применения в области машинного обучения. Мы сосредоточимся на использовании языка программирования Python для разработки эффективных и объяснимых алгоритмов, которые можно использовать в различных отраслях, таких как финансы, здравоохранение, маркетинг и многое другое. Книга охватывает такие темы, как предварительная обработка данных, выбор функций, выбор модели и оценка модели, а также важность ModelOps в разработке и развертывании этих моделей. Кроме того, мы обсудим риски, связанные с интеллектуальным анализом данных, и способы их эффективного управления. Книга разделена на четыре части: Часть I: Введение в интеллектуальный анализ данных, Часть II: Подготовка данных, Часть III: Разработка модели и Часть IV: Развертывание модели. Каждая часть основывается на предыдущей, обеспечивая всестороннее понимание процесса интеллектуального анализа данных и его приложений.

''