Предобработка данных для нейросетевого управления учебное пособие
Учебное пособие «Предобработка данных для нейросетевого управления» предназначено для студентов, обучающихся в магистратуре МТУСИ по направлениям подготовки 27.04.04 – Управление в технических системах (программа: Киберфизические системы и интернет вещей) и 15.04.04 – Автоматизация технологических...
Сохранить в:
| Главный автор: | |
|---|---|
| Другие авторы: | , , |
| Формат: | Книга |
| Язык: | Russian |
| Опубликовано: |
Москва
МТУСИ
2021
|
| Online-ссылка: | https://e.lanbook.com/book/215198 https://e.lanbook.com/img/cover/book/215198.jpg |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
| Краткое описание: | Учебное пособие «Предобработка данных для нейросетевого управления» предназначено для студентов, обучающихся в магистратуре МТУСИ по направлениям подготовки 27.04.04 – Управление в технических системах (программа: Киберфизические системы и интернет вещей) и 15.04.04 – Автоматизация технологических процессов и производств (программа: Системы искусственного интеллекта промышленного интернета вещей). Содержание учебного пособия соответствует основным вопросам, рассматриваемым в дисциплинах «Нейросетевое управление», «Нейросетевые технологии в системах искусственного интеллекта», «Машинное обучение». Цель учебного пособия – приобретение магистрантами компетенций разработки и прототипирования обучающихся нейросетевых систем управления, практическое освоение ими современных методов предобработки данных с использованием наборов данных большой размерности, конструирование моделей искусственных нейронных сетей в современных средах разработки, с подключением свободно распространяемых библиотек, облегчающих процесс реализации методов интеллектуального анализа данных Пособие содержит две главы с теоретическим материалом и восемь лабораторных работ, в которых последовательно развивается практическое применение способов подготовки больших наборов данных для моделирования управляющих воздействий с помощью нейронных сетей. В рамках лабораторных работ изучаются загрузка и первичная обработка данных, обработка количественных и категориальных значений, а также данных в свободной форме, приёмы проектирования и реализации моделей искусственных нейронных сетей с использованием программного обеспечения из свободно распространяемых библиотек. Каждую конкретную задачу предобработки и моделирования предлагается решить с помощью определенных методов и алгоритмов, провести анализ полученных результатов и сделать выводы. В качестве программных средств разработки используются научная исследовательская платформа Anaconda с языком программирования Python и инструмент JupyterNotebook для разработки и представления проектов Data Science в интерактивном виде, а также OCTAVE или MATLAB. |
|---|---|
| Объем: | 49 с. |
| Аудитория: | Книга из коллекции МТУСИ - Инженерно-технические науки |
| Библиография: | Библиогр.: доступна в карточке книги, на сайте ЭБС Лань |