Машинное обучение и искусственный интеллект в бизнесе. (Бакалавриат). Учебное пособие.

Посвящено применению ML и ИИ в экономике и управлении. Материал построен по методологии CRISP-DM (полный цикл Data Science-проекта: от бизнес-задачи до внедрения модели). Рассматриваются типы задач (регрессия, классификация, кластеризация), работа с данными, этические аспекты, а также ключевые модели: линейная и логистическая регрессия, деревья решений, кластеризация. Включены темы по временным рядам, рекомендательным системам, улучшению моделей и дорожной карте внедрения ИИ. Акцент — на интерпретации результатов и формировании бизнес-рекомендаций с использованием Python. Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям "Экономика" и "Инноватика", для студентов магистратуры, преподавателей и практикующих специалистов.