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L'apprendimento automatico (ML) è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer di "autoapprendere" dai dati di addestramento e di migliorare nel tempo, senza essere esplicitamente programmati. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di rilevare modelli nei dati e di imparare da essi, al fine di fare le proprie previsioni. Questo libro fornisce un'introduzione unica ai principali approcci all'apprendimento automatico. È destinato a studenti universitari e laureati di livello avanzato, nonché a sviluppatori e ricercatori del settore. Real-World Machine Learning è una guida pratica pensata per insegnare agli sviluppatori che lavorano l'arte di eseguire progetti di ML. Senza esagerare con la teoria accademica e la matematica complessa, introduce alla pratica quotidiana dell'apprendimento automatico, preparandovi a costruire e distribuire con successo potenti sistemi di ML.Il contenuto di questo libro è pensato per i principianti con una certa conoscenza di base della scienza dei dati, compresa la statistica classica e la programmazione informatica.