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
edu/connect/#:~:text=Connectionism%20is%20an%20approach%20to,%2C%20neuron%2Dlike%20processing%20units)]].
Наиболее популярная архитектура ANN – сеть прямого распространения, в которой нелинейные элементы (нейроны) представлены последовательными слоями, а информация распространяется в одном направлении (Feed Forward Neural Networks) [[50 - David Saad. Introduction. On-Line Learning in Neural Networks. – Cambridge University Press, 1998. – P. 3–8.]]. В 1989 году в работах G. Gybenco [[51 - Cybenco G. Approximation by superpositions of a sigmoidal function // Mathematics of Control, Signals, and Systems.
Тут будет реклама 1
– 1989. – Vol. 4. – P. 304–314.]], K. Hornik [[52 - Hornik K. et al. Multilayer feedforward networks are universal approximators // Neural Networks. – 1989. – Vol. 2. – P. 359–366.]] и др. показано, что такая сеть способна аппроксимировать функции практически любого вида. Однако в тот период теоретическая возможность была существенно ограничена вычислительными мощностями. Преодолеть этот разрыв удалось в 90-х годах, когда были предложены сети новой архитектуры, получившие впоследствие название глубоких нейронных сетей.Тут будет реклама 2
В результате в последние годы получены впечатляющие результаты в разработке и применении новых классов сетей и так называемого глубокого обучения [[53 - Schmidhuber, J?rgen. Deep learning in neural networks: An overview // Neural Networks. – 2015. – Vol. 61. – P. 85–117.]], которые состоят из множества слоев разного типа, обеспечивающих не просто классификацию, но, по существу, выявление скрытых свойств объектов, делающих такую классификацию высокоточной.Тут будет реклама 3
Общее количество различных классов нейронных сетей превысило 27 [[54 - http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ (http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/) – THE NEURAL NETWORK ZOO POSTED ON SEPTEMBER 14, 2016 BY FJODOR VAN VEEN]]. Введение в новые архитектуры сетей приведено в разделе «Глубокое обучение».
Применение аппарата ANN направлено на решение широкого круга вычислительно сложных задач, таких как оптимизация, управление, обработка сигналов, распознавание образов, предсказание, классификация.
Тут будет реклама 4
2.6.2. Математическое описание искусственной нейронной сети
Рассмотрим ANN с прямым распространением сигнала. В такой сети отдельный нейрон представляет собой логистический элемент, состоящий из входных элементов, сумматора, активационного элемента и единственного выхода (рисунок 2.7).
Рисунок 2.7.
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
