На нашем сайте вы можете читать онлайн «Введение в машинное обучение». 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, Учебная и научная литература, Учебники и пособия для вузов. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Введение в машинное обучение
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Дата выхода
15 января 2024
Краткое содержание книги Введение в машинное обучение, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Введение в машинное обучение. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Равиль Ильгизович Мухамедиев) 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
Учебник поможет студентам различных специальностей освоить современные технологии машинного обучения и практически использовать их в работе и научных проектах. В настоящем пособии даются весьма краткие теоретические и относительно подробные практические сведения о применении отдельных алгоритмов классификации и регрессии. Для практического освоения материала достаточно базовых навыков работы с языком Python. При этом освоение возможностей основных библиотек, таких как matplotlib, numpy, pandas, sklearn происходит в процессе решения задач. Используя полученные знания и навыки, студенты смогут решать широкий круг задач классификации, регрессии, анализировать влияние отдельных признаков на работу классификаторов и регрессионных моделей, снижать размерность данных, визуализировать результаты и оценивать качество моделей машинного обучения. Издание рекомендовано УМО РУМС.
Введение в машинное обучение 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 Введение в машинное обучение 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
Программное обеспечение для решения задач машинного обучения
Библиотеки машинного обучения можно разделить на две большие группы: базовые библиотеки, реализующие широкую гамму классических алгоритмов машинного обучения, импорт и экспорт данных и их визуализацию, и библиотеки, предназначенные для создания и работы с моделями глубокого обучения. В приведенном ниже перечне выделены пакеты, которые далее используются при выполнении задач настоящего учебника.
Базовые библиотеки:
Обработка массивов и матриц – numpy
Обработка данных, включая импорт и экспорт данных – pandas, pytables
Анализ данных – scipy, scikit-learn, opencv
Визуализация данных- matplotlib, bokeh, seaborn
Многоцелевые – sympy, cython
Пакеты для работы с моделями глубокого обучения (Deep Learning frameworks):
Caffe/Caffe2, CNTK, DL4J, Keras, Lasagne, mxnet, PaddlePaddle, TensorFlow, Theano, Torch, Trax
Таблица 1.
Тут будет реклама 1
2 кратко описывает наиболее часто применяемые пакеты программ.
Таблица 1.2. Пакеты программ, применяемые для решения задач машинного обучения
1.
Тут будет реклама 2
3. Схема настройки системы машинного обучения
Применение методов машинного обучения в задачах, для которых строгая математическая модель отсутствует, а имеются только экспертные оценки, часто бывает оптимальным способом решения. Обучаемая система, в частности, искусственная нейронная сеть, способна воспроизвести закономерность, которую сложно или невозможно формализовать. В задачах «обучения с учителем» часто затруднительно определить качество экспертных оценок.
Тут будет реклама 3
К таким задачам относятся, в частности, и задачи выявления рисков заболеваний, оценки качества продуктов, распознавания речи, предсказания уровня котировок акций на финансовых рынках, распознавания литологических типов на урановых месторождениях по данным электрического каротажа. Несмотря на то, что эксперты задают перечень актуальных признаков объектов, диапазоны измеряемых физических величин могут перекрываться, а экспертные оценки могут быть противоречивыми или содержать ошибки.Тут будет реклама 4
В качестве такого примера на рисунке 1.5 показаны точки, соответствующие породам (по экспертным оценкам), или, иначе говоря, литологическим типам (песок, гравий, глина и т.п.), в пространстве трех видов электрического каротажа (кратко обозначены ИК, ПС, КС) для одного из урановых месторождений Казахстана.
Рисунок 1.5. Ответы экспертов в трехмерном (ИК, КС и ПС) пространстве признаков
Примечание.
Мнения
Еще нет комментариев о книге Введение в машинное обучение, 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
