Главная » Знания и навыки » Наука о данных. Базовый курс (сразу полная версия бесплатно доступна) Брендан Тирни читать онлайн полностью / Библиотека

Наука о данных. Базовый курс

На нашем сайте вы можете читать онлайн «Наука о данных. Базовый курс». 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, Базы данных. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.

0 баллов
0 мнений
0 чтений

Дата выхода

25 марта 2020

Краткое содержание книги Наука о данных. Базовый курс, аннотация автора и описание

Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Наука о данных. Базовый курс. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Брендан Тирни) 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

Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом.

Книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем.

«Наука о данных» уже переведена на японский, корейский и китайский языки.

Наука о данных. Базовый курс 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 Наука о данных. Базовый курс 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

Шрифт
Размер шрифта
-
+
Межстрочный интервал

и в последующие десятилетия были разработаны важные вычислительные модели, которые до сих пор широко применяются в науке о данных. В 1943 г. Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс предложили первую математическую модель нейронной сети. В 1948-м Клод Шеннон опубликовал статью под названием «Математическая теория связи» и тем самым основал теорию информации. В 1951 г. Эвелин Фикс и Джозеф Ходжес предложили модель дискриминантного анализа (который сейчас более известен как теория распознавания образов), ставшую основой современных алгоритмов ближайших соседей.

Послевоенное развитие сферы достигло кульминации в 1956 г. с появлением отрасли искусственного интеллекта на семинаре в Дартмутском колледже. Даже на этой ранней стадии ее развития термин «машинное обучение» уже начал использоваться для описания программ, которые давали компьютеру возможность учиться на основе данных. В середине 1960-х гг. были сделаны три важных вклада в машинное обучение. В 1965 г. Нильс Нильсон опубликовал книгу «Обучающиеся машины»[1 - Нильсон, Н.
Дж. Обучающиеся машины. – М.: Мир, 1967.], в которой показано, как можно использовать нейронные сети для обучения линейных моделей классификации. Через год Хант, Марин и Стоун разработали систему концептуального обучения, породившую целое семейство алгоритмов, которые, в свою очередь, привели к появлению деревьев решений на основе данных нисходящего порядка. Примерно в то же время независимые исследователи разрабатывали и публиковали ранние версии метода k-средних, который теперь рутинно используется для сегментации клиентских данных.

Область машинного обучения лежит в основе современной науки о данных, поскольку она предоставляет алгоритмы, способные автоматически анализировать большие наборы данных для выявления потенциально интересных и полезных закономерностей. Машинное обучение и сегодня продолжает развиваться и модернизироваться. В число наиболее важных разработок входят ансамблевые методы, прогнозирование в которых осуществляется на основе набора моделей, где каждая модель участвует в каждом из запросов, а также дальнейшее развитие нейронных сетей глубокого обучения, имеющих более трех слоев нейронов.

Такие глубокие слои в сети способны обнаруживать и анализировать отображения сложных атрибутов (состоящие из нескольких взаимодействующих входных значений, обработанных более ранними слоями), которые позволяют сети изучать закономерности и обобщать их для всех входных данных.

Добавить мнение

Ваша оценка

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

Мнения

Еще нет комментариев о книге Наука о данных. Базовый курс, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!

Похожие книги