|
|
Идеи машинного обучения
Шалев-Шварц Шай, Бен-Давид Шай
Код: 34424579
Страниц: 436
Переплет: твердый Иллюстрации: ч/б иллюстрации Бумага: офсетная Язык издания: русский Год издания: 2019 Размер: 17.5 x 24.5 x 2.6 см
Вес: 834 г.
ISBN: 978-5-97060-673-5
Наличие: на складе (отправка в течение 12-17 рабочих дней)
Основной раздел
82.77 €
Скидка: 45%
вместо: 150.50 €
|
Описание:
Машинное обучение - один из самых быстро развивающихся разделов информатики, с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги - познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия.
Книга задумывалась как повышенный курс для студентов средних и старших курсов, фундаментальные основы и алгоритмы машинного обучения излагаются в форме, доступной студентам и читателям, не являющимся специалистами в области математической статистики, информатики, математики и технических дисциплин.
Важнейшие алгоритмы машинного обучения
Когда необходимо машинное обучение
Вычислительная сложность обучения
Обучение нейронных сетей
Оценка максимального правдоподобия
Инструмент для извлечения информации из больших наборов данных.
|
|
|
|