Машинное обучение учебное пособие
Издание освещает вопросы применения ряда сквозных технологий, приведённых в Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации», таких как: «Технологии машинного обучения и когнитивные технологии», «Искусственный интеллект». Учебное пособие посвящено изучению машинного обучения — основе...
Αποθηκεύτηκε σε:
| Κύριος συγγραφέας: | |
|---|---|
| Μορφή: | Книга |
| Θέματα: | |
| Διαθέσιμο Online: | Перейти к просмотру издания |
| Ετικέτες: |
Προσθήκη ετικέτας
Δεν υπάρχουν, Καταχωρήστε ετικέτα πρώτοι!
|
| LEADER | 04062nam0a2200421 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | RU/IPR SMART/125886 | ||
| 856 | 4 | |u https://www.iprbookshop.ru/125886.html |z Перейти к просмотру издания | |
| 801 | 1 | |a RU |b IPR SMART |c 20250903 |g RCR | |
| 010 | |a 978-5-4497-1860-0 | ||
| 205 | |a Машинное обучение |b Весь срок охраны авторского права | ||
| 333 | |a Весь срок охраны авторского права | ||
| 100 | |a 20250903d2023 k y0rusy01020304ca | ||
| 105 | |a y j 000zy | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 200 | 1 | |a Машинное обучение |e учебное пособие |f В. И. Горбаченко, К. Е. Савенков, М. А. Малахов | |
| 700 | 1 | |a Горбаченко, |b В. И. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Савенков, |b К. Е. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Малахов, |b М. А. |4 070 | |
| 330 | |a Издание освещает вопросы применения ряда сквозных технологий, приведённых в Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации», таких как: «Технологии машинного обучения и когнитивные технологии», «Искусственный интеллект». Учебное пособие посвящено изучению машинного обучения — основе современного искусственного интеллекта. В книге рассматриваются базовые алгоритмы классического машинного обучения и основы полносвязных нейронных сетей. Лабораторные работы реализуются в интерактивной оболочке Jupyter Notebook на языке Python с использованием самой популярной библиотеки машинного обучения Scikit-Learn. По каждой рассматриваемой теме даётся теоретическое введение. Кроме общего списка литературы по каждой теме приведена подробная библиография для углубленного изучения. Подготовлено в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего образования. Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлению подготовки 01.03.02 «Прикладная математика и информатика», а также по укрупнённой группе направлений подготовки 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Машинное обучение». Пособие также может быть полезно преподавателям вузов и специалистам, применяющим методы машинного обучения в своей профессиональной деятельности. | ||
| 210 | |a Москва |c Ай Пи Ар Медиа |d 2023 | ||
| 610 | 1 | |a машинное обучение | |
| 610 | 1 | |a нейронная сеть | |
| 610 | 1 | |a Python | |
| 610 | 1 | |a Scikit-Learn | |
| 610 | 1 | |a кластеризация | |
| 610 | 1 | |a линейная регрессия | |
| 610 | 1 | |a гребневая регрессия | |
| 610 | 1 | |a Лассо | |
| 675 | |a 004.8 | ||
| 686 | |a 32.97 |2 rubbk | ||
| 300 | |a Книга не входит в премиум-версию IPR SMART. | ||
| 106 | |a s | ||
| 230 | |a Электрон. дан. (1 файл) | ||
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 503 | 0 | |a Доступна эл. версия. IPR SMART | |
| 215 | |a 217 с. | ||