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»
Подписка
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Магазин
Архив номеров
Вакансии
Контакты
   

ЭКСПЕРТНАЯ СЕССИЯ 2019


  Опросы

Какие курсы вы бы выбрали для себя?  

Очные
Онлайновые
Платные
Бесплатные
Я и так все знаю

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
28.05.2019г.
Просмотров: 914
Комментарии: 1
Анализ вредоносных программ

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 1024
Комментарии: 1
Микросервисы и контейнеры Docker

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 779
Комментарии: 0
Django 2 в примерах

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 625
Комментарии: 0
Введение в анализ алгоритмов

 Читать далее...

27.03.2019г.
Просмотров: 1228
Комментарии: 0
Arduino Uno и Raspberry Pi 3: от схемотехники к интернету вещей

 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