Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения учебное пособие
Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинного и глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми оперирует область Data Science. Дан ознакомительный экскурс по теоретической составляющей курса, для каждой рассмотренной...
Сохранить в:
| Главный автор: | |
|---|---|
| Формат: | Книга |
| Темы: | |
| Online-ссылка: | Перейти к просмотру издания |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
| LEADER | 02650nam0a2200373 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | RU/IPR SMART/133369 | ||
| 856 | 4 | |u https://www.iprbookshop.ru/133369.html |z Перейти к просмотру издания | |
| 801 | 1 | |a RU |b IPR SMART |c 20250903 |g RCR | |
| 010 | |a 978-5-9729-1547-7 | ||
| 205 | |a Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения |b 2028-09-29 | ||
| 333 | |a Гарантированный срок размещения в ЭБС до 29.09.2028 (автопролонгация) | ||
| 100 | |a 20250903d2023 k y0rusy01020304ca | ||
| 105 | |a y j 000zy | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 200 | 1 | |a Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения |e учебное пособие |f П. А. Пылов, Р. В. Майтак, А. В. Дягилева | |
| 700 | 1 | |a Пылов, |b П. А. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Майтак, |b Р. В. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Дягилева, |b А. В. |4 070 | |
| 330 | |a Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинного и глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми оперирует область Data Science. Дан ознакомительный экскурс по теоретической составляющей курса, для каждой рассмотренной модели машинного/глубокого обучения поставлена в соответствие её прикладная реализация. Для студентов, обучающихся по направлению подготовки «Искусственный интеллект». Может быть полезно специалистам в области искусственного интеллекта. | ||
| 210 | |a Москва, Вологда |c Инфра-Инженерия |d 2023 | ||
| 610 | 1 | |a глубокое обучение | |
| 610 | 1 | |a машинное обучение | |
| 610 | 1 | |a гребневая регрессия | |
| 610 | 1 | |a нейронная сеть | |
| 675 | |a 004.8 | ||
| 686 | |a 32.813 |2 rubbk | ||
| 300 | |a Книга находится в премиум-версии 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 256 с. | ||