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
Преодолеть этот недостаток можно было путем использования многослойных нейронных сетей. Однако в конце 60-х годов было еще неясно, как обучать многослойные нейронные сети.
В 1974 году был предложен алгоритм, который впоследствии получил название «алгоритм обратного распространения» (backpropagation) [[43 - Werbos P. Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences. – Harvard University, 1974. – 38 p.], [44 - Werbos P. J. Backpropagation: past and future // IEEE International Conference on Neural Networks.
Тут будет реклама 1
– San Diego, 1988. – Vol. 1. – P. 343–353.]], или «алгоритм обратного распространения ошибки», пригодный для автоматического подбора весов (обучения) многослойного персептрона или многослойной нейронной сети прямого распространения. Этот алгоритм стал базой для бурного развития нейросетевых методов вычислений.
Примечание. Первенство в разработке алгоритма окончательно не установлено. Считается, что он был впервые описан А. И. Галушкиным и независимо Полом Вербосом в 1974 году.
Тут будет реклама 2
Далее алгоритм развивался усилиями как отечественных ученых, так и зарубежных групп, которые, собственно, и ввели термин backpropagation в 1986 году. Метод несколько раз переоткрывался разными исследователями.
Значительный вклад в теорию коннективизма внесли советские и российские ученые [[45 - Нейрокомпьютеры: учеб. пособие для вузов. – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. – 320 с.], [46 - Галушкин А. И. Решение задач в нейросетевом логическом базисе // Нейрокомпьютеры: разработка, применение.
Тут будет реклама 3
– М.: Радиотехника, 2006. – № 2. – С. 49–71.], [47 - Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект: учебное пособие для вузов. – М.: Академия, 2008. – 176 с.], [48 - Галушкин А. И. Нейронные сети: основы теории. – Горячая линия – Телеком, 2010. – 496 с.]], доказавшие возможность решения классических вычислительных задач в нейросетевом базисе, тем самым заложив фундаментальную основу построения нейрокомпьютеров.
Примечание.
Тут будет реклама 4
Коннективизм или коннекционизм – это подход к изучению человеческого познания, который использует математические модели, известные как коннекционистские сети или искусственные нейронные сети. Часто они бывают в виде тесно связанных между собой нейронных процессоров [[49 - Connectionism. Internet Encyclopedia of Philosophy. –https://iep.utm.edu/connect/#:~:text=Connectionism%20is%20an%20approach%20to,%2C%20neuron%2Dlike%20processing%20units (https://iep.utm.
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
