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
Практическая часть насыщена лабораторными занятиями и разборами кодов примеров, что поможет читателям поглубже освоить методы применения машинного обучения. Архив с примерами программ читатели могут скопировать по адресу: https://www.dropbox.com/s/xtxicveo5lwmu8z/ML_book_ExamplesLabs_v.1.0.zip?dl=0 (https://www.dropbox.com/s/xtxicveo5lwmu8z/ML_book_ExamplesLabs_v.1.0.zip?dl=0).
Авторы надеются, что учебник окажет помощь преподавателям вузов, магистрантам, докторантам и многим разработчикам, занимающимся прикладными задачами.
Тут будет реклама 1
За все ошибки и неточности, которые заинтересованный читатель увидит в тексте, несут ответственность только авторы. Мы будем признательны за конструктивные замечания и уточнения, которые читатели могут направить на адреса электронной почты: mukhamediev.ravil@gmail.com (mailto:mukhamediev.ravil@gmail.com), amir_ed@mail.ru. Дополнительный материал авторы планируют размещать на сайте geoml.info.
Введение
Машинное обучение (Machine Learning – ML) – направление науки, относящееся к большой области, называемой искусственным интеллектом.
Тут будет реклама 2
Это направление исследований развивается уже несколько десятков лет. Оно обеспечивает потребности практики в тех ситуациях, когда строгая математическая модель задачи отсутствует или является неприемлемо сложной. В рамках этого направления рассматривают алгоритмы, которые способны обучаться, то есть, по существу, находить закономерности в данных.Тут будет реклама 3
ML как научное направление изучает методы кластеризации, классификации и регрессии. В результате для специалистов по разработке программного обеспечения предлагаются методы обработки данных, которые реализуют часть интеллектуальных способностей, присущих человеку. К их числу относится способность обучаться, переобучаться, классифицировать объекты реального мира, предсказывать на основе накопленного опыта. В настоящее время именно с ML связано наибольшее количество ожиданий по реализации «умных» программ и сервисов (Smart Services).Тут будет реклама 4
Например, по оценкам Gartner в 2017 году (рисунок 1.1), ML порождает наибольшие ожидания в развитии технологий. Более того, значительная часть новых технологий связана с ML.
Рисунок 1.1. Инновационные триггеры, ожидания, разочарования и продуктивность технологий [[1 - http://www.gartner.com/newsroom/id/3412017 (http://www.gartner.
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
