Идеи машинного обучения
www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
О журнале
Журнал «БИТ»
Информация для ВАК
Звезды «СА»
Подписка
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Магазин
Архив номеров
Вакансии
Игры
Контакты
   

  Опросы

Какие курсы вы бы выбрали для себя?  

Очные
Онлайновые
Платные
Бесплатные
Я и так все знаю

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
13.03.2019г.
Просмотров: 69
Комментарии: 0
DevOps для ИТ-менеджеров

 Читать далее...

13.03.2019г.
Просмотров: 74
Комментарии: 0
Запуск и масштабирование DevOps на предприятии

 Читать далее...

13.03.2019г.
Просмотров: 57
Комментарии: 0
Kubernetes в действии

 Читать далее...

13.03.2019г.
Просмотров: 53
Комментарии: 0
Внедрение Splunk 7

 Читать далее...

24.12.2018г.
Просмотров: 1110
Комментарии: 0
Python. Разработка на основе тестирования

 Читать далее...

Друзья сайта  

Форум системных администраторов  

sysadmins.ru

 Идеи машинного обучения

Статьи / Идеи машинного обучения

Автор: SA

От теории к алгоритмам» станет практически-полезным настольным изданием для программистов, кто осваивает новую профессию в нейросети. А машинное обучение – один из самых быстро развивающихся разделов информатики, с приложениями в самых разных областях.

Идеи машинного обучения
  • Автор: Шай Шалев-Шварц, Шай Бен-Давид
  • Издательство: ДМК Пресс
  • Год издания: 2018
  • Количество страниц: 432
  • ISBN: 978-5-97060-673-5
  • Цена: 1399 руб.

Располагаясь на стыке различных дисциплин, машинное обучение связано многочисленными нитями с математической статистикой, теорией информации, теорией игр и оптимизацией. В некотором смысле машинное обучение можно рассматривать как отрасль искусственного интеллекта (ИИ), поскольку умеет обращать опыт в знания и обнаруживать осмысленные паттерны в сложной сенсорной информации. Однако следует отметить, что в отличие от традиционного ИИ машинное обучение стремится не столько добиться автоматизированной имитации разумного поведения, сколько использовать сильные стороны компьютеров и присущие только им возможности, чтобы дополнить человеческий разум, и пути решает задачи, выходящие за рамки возможностей человека. Например, способность просматривать и обрабатывать гигантские базы данных позволяет программам машинного обучения обнаруживать паттерны за пределами человеческого восприятия.

Авторы книги «Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам» предложили строгое и вместе с тем достаточно простое для чтения введение в основные вопросы машинного обучения: что такое обучение; как обучается машина; какколичественно оценить ресурсы, необходимые для обучения данной концепции; всегда ли возможно обучение; как узнать, завершился процесс успешно или неудачно. Также изложили некоторые важнейшие алгоритмы машинного обучения. Для читателя предложены алгоритмы, которые, с одной стороны, успешно применяются на практике, а с другой – представляют широкий спектр технических приемов обучения. Они пригодны для обучения на больших объемах данных (такназываемых больших данных), поскольку в последние годы мир стремительно «оцифровывается», так что объем данных, доступных для обучения, невероятно вырос.

Комментарии отсутствуют

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-41
Fax: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru