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
– Нейронные сети (NN) или искусственные NN являются подмножеством методов ML, имеющим некоторую косвенную связь с биологическими нейронными сетями. Они обычно описываются как совокупность связанных единиц, называемых искусственными нейронами, организованными слоями.
– Глубокое обучение (Deep Learning -DL) – это подмножество NN, которое обеспечивает расчеты для многослойной NN. Типичными архитектурами DL являются глубокие нейронные сети, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), порождающие состязательные сети (GAN), и многое другое.
Тут будет реклама 1
Перечисленные компоненты ИИ показаны на рисунке 1.2.
Рисунок 1.2. Искусственный интеллект и машинное обучение
Сегодня машинное обучение успешно применяется для решения задач в медицине [[7 - Joseph A. Cruz and David S. Wishart. Applications of Machine Learning in Cancer Prediction and Prognosis // Cancer Informatics. – 2006. – Vol. 2. – P. 59–77.], [8 - Miotto R. et al. Deep learning for healthcare: Review, opportunities and challenges // Briefings in Bioinformatics.
Тут будет реклама 2
– 2017. – Т. 19. – № 6. – С. 1236–1246.]], биологии [[9 - Ballester, Pedro J. and John BO Mitchell. A machine learning approach to predicting protein–ligand binding affinity with applications to molecular docking // Bioinformatics. – 2010. – Vol. 26. – № 9. – P. 1169–1175.]], робототехнике, городском хозяйстве [[10 - Mahdavinejad, Mohammad Saeid, Mohammadreza Rezvan, Mohammadamin Barekatain, Peyman Adibi, Payam Barnaghi, and Amit P.Тут будет реклама 3
Sheth. Machine learning for Internet of Things data analysis: A survey // Digital Communications and Networks. – 2018. – Vol. 4. – Issue 3. – P. 161–175.]] и промышленности [[11 - Farrar, Charles R. and Keith Worden. Structural health monitoring: A machine learning perspective. – John Wiley & Sons, 2012. – 66 p.], [12 - Lai J. et al. Prediction of soil deformation in tunnelling using artificial neural networks // Computational Intelligence and Neuroscience.Тут будет реклама 4
– 2016. – Т. 2016. – С. 33.]], сельском хозяйстве [[13 - Liakos, Konstantinos et al. Machine learning in agriculture: A review // Sensors. – 2018. – 18(8). – P. 2674.]], моделировании экологических [[14 - Friedrich Recknagel. Application of Machine Learning to Ecological Modelling // Ecological Modelling. – 2001. – Vol. 146. – P. 303–310.]] и геоэкологических процессов [[15 - Татаринов В. Н., Маневич А. И., Лосев И. В.
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
