Книга предназначена для первоначального знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр с предсказаниями. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях...
ISBN: 978-5-4439-0111-4
Издательство:
МЦНМО
Дата выхода: январь 2014
Elastic Stack – это комплексное решение для анализа журналов, которое помогает пользователям эффективно получать, обрабатывать и анализировать данные поиска. Книга содержит всесторонний обзор функций машинного обучения Elastic Stack (Elastic ML) как для анализа данных временных рядов, так и для классификации, регрессии и обнаружения выбросов. Концепции машинного обучения объясняются понятным и доступным языком....
ISBN: 978-5-93700-107-8
Издательство:
ДМК
Дата выхода: январь 2022
Книга представляет собой введение в классическое компьютерное зрение. Автор показывает, как можно разложить на части и решить сложные задачи в этой сфере с помощью всего нескольких простых строк кода. Machine Vision Toolbox for MATLAB — открытое программное обеспечение, которое позволяет читателю легко применять алгоритмические концепции на практике и работать с нетривиальными задачами. Раскрываются...
ISBN: 978-5-93700-222-8
Издательство:
ДМК
Дата выхода: август 2023
Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем...
ISBN: 978-5-4461-0826-8
Издательство:
Питер
Дата выхода: январь 2019
Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению - разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения. Автор воздал должное невероятному богатству предмета и не упустил из вида объединяющих принципов. Читатель с первых страниц погружается в машинное обучение в действии, но без не нужных на первых порах...
ISBN: 978-5-97060-273-7
Издательство:
ДМК Пресс
Дата выхода: май 2015
Эта книга - руководство для всех, кто намерен освоить использование технологии машинного обучения для обеспечения безопасности компьютерных систем, от выявления различных аномалий до защиты конечных пользователей. Представлены примеры возможного практического применения технологии машинного обучения для решения таких задач, как обнаружение вторжения, классификация вредоносных программ и...
ISBN: 978-5-97060-713-8
Издательство:
ДМК
Дата выхода: август 2019
Исчерпывающее руководство по машинному (МО) и глубокому обучению с использованием языка программирования Python, фреймворка PyTorch и библиотеки scikit-learn. Рассмотрены основы МО, алгоритмы для задач классификации, классификаторы на основе scikit-learn, предварительная обработка и сжатие данных, современные методы оценки моделей и объединение различных моделей для ансамблевого обучения. Рассказано о применении МО...
ISBN: 978-601-11-0034-2
Издательство:
БХВ-Петербург
Дата выхода: июнь 2024
В последние годы машинное обучение вышло на уровень большого бизнеса: компании активно используют его для зарабатывания денег, прикладные исследования бурно развиваются, а неугомонные разработчики используют любую возможность повысить свой уровень владения данной тематикой. Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для...
ISBN: 978-5-496-02989-6
Издательство:
Питер
Дата выхода: июнь 2017
Наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности, и эта книга является живым портретом цифровых преобразований в маркетинге. Анализ данных и интеллектуальные алгоритмы позволяют автоматизировать трудоемкие маркетинговые задачи. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что имеет большое значение в постоянно ускоряющейся...
ISBN: 978-5-4461-0926-5
Издательство:
Питер
Дата выхода: июнь 2019
ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ДЛЯ ПОНИМАНИЯ И СОЗДАНИЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ PYTHON. «Машинное обучение с помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько глубоко вы знаете...
ISBN: 978-5-04-187899-3
Издательство:
Эксмо
Дата выхода: март 2024
Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных. Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных. Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках,...
ISBN: 978-5-4461-1512-9
Издательство:
Питер
Дата выхода: март 2020
Книга "Машинное обучение: новый искусственный интеллект" Этема Алпайдина из серии "Базовые знания" издательства MIT Press представляет собой краткое введение в машинное обучение. Книга дает общее представление о машинном обучении, описывает суть основных алгоритмов обучения без погружения в технические подробности и обсуждает некоторые примеры их применения на уровне, достаточном для понимания...
ISBN: 978-5-9908700-8-6
Издательство:
Точка
Дата выхода: июнь 2017
Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных...
ISBN: 978-601-08-4119-2
Издательство:
BHV-СПб
Дата выхода: июль 2024
Машинное обучение наконец-то достигло стадии зрелости. При помощи программного обеспечения H2O вы можете решать задачи машинного обучения и анализа данных с использованием простого в использовании и открытого (open source) фреймворка, который поддерживает большое количество операционный систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Это практическое руководство...
ISBN: 978-5-97060-508-0
Издательство:
ДМК Пресс
Дата выхода: декабрь 2018
Авторы этой книги - специалист по машинному обучению Amazon Элис Чжен и аналитик инновационной IT компании Concur Labs Аманда Казари. Конструирование признаков — это извлечение признаков из сырых необработанных данных и приведение их к формату, пригодному для обработки моделью машинного обучения. Это один из самых важных процессов в машинном обучении и одновременно один из самых сложных, ведь разнообразие...
ISBN: 978-5-04-103292-0
Издательство:
Эксмо
Дата выхода: ноябрь 2021
Практическое и подробное введение в машинное обучение. Простые и понятные объяснения и отсутствие необходимости опыта программирования делают эту книгу прекрасной альтернативой академическому учебнику. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Также вы узнаете про перекрестную проверку, ансамблевое...
ISBN: 978-5-04-190305-3
Издательство:
Эксмо
Дата выхода: июнь 2024
Метаобучение – одна из самых быстрорастущих областей исследований в области машинного обучения (МО) – изучает методы получения эффективных моделей и решений путем адаптации процессов МО и интеллектуального анализа данных. Для адаптации обычно применяют информацию из опыта решения других задач, а адаптивные процессы могут использовать подходы МО. AutoML занимается автоматизацией процессов...
ISBN: 978-5-93700-200-6
Издательство:
ДМК
Дата выхода: май 2023
Учебник содержит систематическое изложение теоретических сведений, необходимых для освоения дисциплины «Многомерный анализ данных», а также подробную реализацию многомерных статистических методов на практике с использованием языка программирования Python. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям подготовки38.03.01 «Экономика», 38.03.02...
ISBN: 978-5-406-12606-6
Издательство:
КноРус
Дата выхода: октябрь 2023
Эта книга является практическим комплексным гидом по изучению ИИ и применению нейросетей. В ней вы найдете информацию о различных типах нейросетей, их архитектуре, принципах работы и различных возможностях использования. Примеры использования библиотек NumPy, PyTorch, Matplotlib, SciPy, NetworkX, TensorFlow, OpenCV, Pandas, scikit-learn, nltk помогут вам лучше понять действия нейросети в реальных условиях. Математические основы...
ISBN: 978-5-907592-55-1
Издательство:
Наука и техника
Дата выхода: июль 2024
Наш биологический вид обладает необычайной способностью создавать произведения искусства, которые возвышают, расширяют и преобразуют самую суть человека. Эти произведения — проявления того, что Маркус дю Сотой называет «кодом творчества». Однако последние достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения того и гляди позволят машинам узнать, что значит быть человеком...
ISBN: 978-5-389-24991-2
Издательство:
Махаон
Дата выхода: март 2024
Представлены важнейшие разделы теории и систематизирована обширная информация о новейших достижениях в области искусственных нейронных сетей и их практических приложениях. Основное внимание уделено алгоритмам обучения и их применению для обработки измерительной информации. Дан детальный обзор и приведены описания методов обучения сетей различной структуры, иллюстрируемые численными...
ISBN: 978-5-9912-0510-8
Издательство:
Горячая линия - Телеком
Дата выхода: август 2016
Это классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing – NLP). В первой половине книги рассматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается также абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать...
ISBN: 978-5-97060-754-1
Издательство:
ДМК Пресс
Дата выхода: июль 2019
Книга посвящена первичной обработке данных (Data Wrangling) на Python и оценке их качества (Data Quality). Материал содержит основополагающие концепции, экспертные советы и ресурсы, необходимые для первичной обработки, извлечения, оценки и анализа данных. Все темы раскрыты на простых и наглядных примерах из практики. Даны необходимые и достаточные сведения о языке программирования Python 3.8+ для чтения, записи и...
ISBN: 978-5-9775-1846-8
Издательство:
BHV-СПб
Дата выхода: январь 2024
Обработка естественного языка применяется в различных приложениях машинного обучения, а TensorFlow является важнейшей библиотекой для реализации систем глубокого обучения на практике. Эта книга знакомит читателя с методами обработки естественного языка и содержит практическое руководство по работе с TensorFlow, предоставляя мощный инструмент для работы с огромными объемами неструктурированных данных и...
ISBN: 978-5-97060-756-5
Издательство:
ДМК Пресс
Дата выхода: декабрь 2019