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.