На нашем сайте вы можете читать онлайн «Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программирование. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python

Автор
Дата выхода
18 сентября 2020
Краткое содержание книги Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Тимур Казанцев) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
В этой книге мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Вы познакомитесь с основными алгоритмами и моделями, использующимися для решения абсолютно разных задач. Мы научимся предсказывать цены на квартиры, ВВП стран, распределим цветы на разные классы и даже построим собственную нейронную сеть, которая сможет предсказывать, что изображено на рисунке.
Для желающих овладеть языком программирования Python, на котором решается большинство задач по машинному обучению, мы пройдем основы программирования на этом языке и научимся использовать его для построения моделей машинного и глубокого обучения.
Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
В данном случае с помощью алгоритма классификации, мы разделяем наши ирисы на три вида в зависимости от длины и ширины лепестка и чашелистника. В следующий раз, если нам попадется новый представитель ирисов, с помощью нашей модели мы сможем сразу же его поместить в тот или иной из трех классов.
Почему этот пример можно считать обучение с учителем? Потому что наши данные распределены по признакам, у каждого признака есть показатель для конкретного цветка, то есть размеры длины и ширины. И имеются ответы или метки, какой вид ириса бывает при тех или иных размерах лепестка и чашелистника.
Кроме задач классификации, о которой мы только что говорили в примере с ирисами, есть еще один вид машинного обучения с учителем. Это регрессия.
Если в задачах классификации мы имеем несколько классов объектов, то в задачах регрессии, у нас один класс, но каждый объект отличается от другого и нам надо предсказать какой будет числовой показатель того или иного признака каждого объекта в зависимости от других его признаков и опять же на основании набора данных, которые мы предоставим нашему компьютеру.
Классический пример регрессии – это когда мы предсказываем цену квартиры в зависимости от ее площади.
Опять же мы имеем какую-то таблицу с данными разных квартир. В одном столбце площадь, а в другом – цены на эти квартиры. Это очень упрощенный пример регрессии, естественно, что цена квартиры будет зависеть от множества других факторов, но все же он наглядно демонстрирует, что такое регрессия.











