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
Таким образом, задача обработки данных называется регрессией, когда по некоторому объему исходных данных, описывающих, например, предысторию развития процесса, необходимо определить его будущее состояние в пространстве или времени или предсказать его состояние при ранее не встречавшемся сочетании параметров; классификацией, когда определенный объект нужно отнести к одному из ранее определенных классов, и кластеризацией, когда объекты разделяются на заранее не определенные группы (кластеры).
Тут будет реклама 1
В случаях, когда нет строгих формальных методов для решения задач регрессии, классификации и кластеризации, используются методы ML [[23 - Под методом машинного обучения мы будем понимать реализацию алгоритма или некоторой модели вычислений, которая решает задачу классификации, регрессии или кластеризации с использованием «обучающихся» алгоритмов.]].
В настоящее время методы МL делят на пять классов [[24 - Taiwo Oladipupo Ayodele. Types of Machine Learning Algorithms // New Advances in Machine Learning.
Тут будет реклама 2
– 2010. – P. 19–48.], [25 - Hamza Awad Hamza Ibrahim et al. Taxonomy of Machine Learning Algorithms to classify realtime Interactive applications // International Journal of Computer Networks and Wireless Communications. – 2012. – Vol. 2. – № 1. – P. 69–73.], [26 - Muhamedyev R. Machine learning methods: An overview // CMNT. – 2015. – 19(6). – P. 14–29.], [27 - Goodfellow I. et al. Deep learning. – Cambridge: MIT press, 2016. – Т.Тут будет реклама 3
1. – № 2.], [28 - Nassif A. B. et al. Speech recognition using deep neural networks: A systematic review // IEEE Access. – 2019. – Т. 7. – С. 19143–19165.]]: обучение без учителя (Unsupervised Learning – UL) [[29 - Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. Unsupervised learning. – New York: Springer, 2009. – P. 485–585.]] или кластерный анализ, обучение с учителем (Supervised Learning – SL) [[30 - Kotsiantis, Sotiris B., I. Zaharakis, and P. Pintelas. Supervised machine learning: A review of classification techniques // Emerging Artificial Intelligence Applications in Computer Engineering.Тут будет реклама 4
– IOS Press, 2007. – P. 3–24.]], полууправляемое обучение, включая самообучение (Semi-supervised Learning – SSL), обучение с подкреплением (Reinforcement Learning – RL) и глубокое обучение (Deep Learning). Методы машинного обучения решают задачи регрессии, классификации, кластеризации и снижения размерности данных (рисунок 1.3).
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
