Машинное обучение: настраиваем ПО, готовим данные, анализируем
Искусственный интеллект имитирует человеческий разум в решении конкретных узкоспециализированных задач. Сегодня в области прикладного искусственного интеллекта достигнуты огромные результаты: распознавание лиц, общение на естественном языке, поиск информации и т.п. Направление искусственного интелле...
Сохранить в:
| Главный автор: | |
|---|---|
| Формат: | Книга |
| Темы: | |
| Online-ссылка: | Перейти к просмотру издания |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
| LEADER | 03753nam0a2200457 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | RU/IPR SMART/133452 | ||
| 856 | 4 | |u https://www.iprbookshop.ru/133452.html |z Перейти к просмотру издания | |
| 801 | 1 | |a RU |b IPR SMART |c 20250903 |g RCR | |
| 010 | |a 978-5-4497-2314-7 | ||
| 205 | |a Машинное обучение: настраиваем ПО, готовим данные, анализируем |b Весь срок охраны авторского права | ||
| 333 | |a Весь срок охраны авторского права | ||
| 100 | |a 20250903d2024 k y0rusy01020304ca | ||
| 105 | |a y j 000zy | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 200 | 1 | |a Машинное обучение: настраиваем ПО, готовим данные, анализируем |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 Искусственный интеллект имитирует человеческий разум в решении конкретных узкоспециализированных задач. Сегодня в области прикладного искусственного интеллекта достигнуты огромные результаты: распознавание лиц, общение на естественном языке, поиск информации и т.п. Направление искусственного интеллекта, связанное с обучением на примерах, называется машинным обучением (англ. machine learning). Но машина не учится, как человек. Ей необходимо задавать модели и алгоритмы. В книге рассматриваются подготовка исходных данных и реализация основных алгоритмов классического машинного обучения, включая несложные нейронные сети, на языке Python. Работа ведётся с использованием инструмента Jupyter Notebook, фактически ставшего стандартом в машинном обучении, и одной из наиболее популярных библиотек машинного обучения — Scikit-Learn. Книга будет полезна как в качестве практико-ориентированного издания для начинающих изучать машинное обучение, так и в качестве справочника для подготовленных читателей. | ||
| 210 | |a Москва, Алматы |c Ай Пи Ар Медиа, EDP Hub (Идипи Хаб) |d 2024 | ||
| 610 | 1 | |a машинное обучение | |
| 610 | 1 | |a искусственный интеллект | |
| 610 | 1 | |a распознавание лица | |
| 610 | 1 | |a алгоритм | |
| 610 | 1 | |a нейронная сеть | |
| 610 | 1 | |a Python | |
| 610 | 1 | |a Scikit-Learn | |
| 610 | 1 | |a кластеризация | |
| 610 | 1 | |a регрессия | |
| 610 | 1 | |a персептрон | |
| 610 | 1 | |a классификатор | |
| 675 | |a 004.8 | ||
| 686 | |a 32.81 |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 248 с. | ||