Пропуск в контексте

Обработка данных алгоритмами искусственного интеллекта в системе интернета вещей учебное пособие для вузов

В последнее время взрывной рост числа датчиков, интернета и генерации огромных объемов данных предоставил новые возможности хранения, выполнения и реализации приложений на основе IoT и алгоритмов искусственного интеллекта. В учебном пособии рассмотрены такие основные темы по искусственному интеллект...

Полное описание

Сохранить в:
Библиографические подробности
Главный автор: Колмогорова С. С.
Формат: Книга
Язык:Russian
Опубликовано: Санкт-Петербург Лань 2024
Редакция:2-е изд., стер.
Темы:
Online-ссылка:https://e.lanbook.com/book/403355
https://e.lanbook.com/img/cover/book/403355.jpg
Метки: Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
LEADER 03255nam0a2200337 i 4500
001 403355
003 RuSpLAN
005 20240411091326.0
008 240411s2024 ru gs 000 0 rus
020 |a 978-5-507-47662-6 
040 |a RuSpLAN 
041 0 |a rus 
044 |a ru 
080 |a 004.8 
084 |a 32.813я73  |2 rubbk 
245 0 0 |a Обработка данных алгоритмами искусственного интеллекта в системе интернета вещей  |b учебное пособие для вузов  |c Колмогорова С. С. 
250 |a 2-е изд., стер. 
260 |a Санкт-Петербург  |b Лань  |c 2024 
300 |a 104 с. 
504 |a Библиогр.: доступна в карточке книги, на сайте ЭБС Лань 
520 8 |a В последнее время взрывной рост числа датчиков, интернета и генерации огромных объемов данных предоставил новые возможности хранения, выполнения и реализации приложений на основе IoT и алгоритмов искусственного интеллекта. В учебном пособии рассмотрены такие основные темы по искусственному интеллекту, как краткая история развития искусственного интеллекта, понятия машинного обучения, классы решаемых задач, ансамблевые методы, глубокое обучение, метрики качества и другие базовые направления. Во второй части учебного пособия представлены примеры программы в интерактивной оболочке Jupyter Notebook на языке Python, реализующие алгоритмы искусственного интеллекта. В учебном пособии представлен программный код базовых задач искусственного интеллекта, таких как классификация, регрессия, нормализация и масштабирование данных, распознавание, прогнозирование и другие. Пособие также может быть полезно аспирантам, преподавателям вуза и специалистам, применяющим методы искусственного интеллекта в своей профессиональной деятельности.  
521 8 |a Книга из коллекции Лань - Информатика 
653 0 |a машинное обучение 
653 0 |a интернет вещей 
653 0 |a искусственный интеллект 
653 0 |a распознавание 
653 0 |a jupyter notebook 
100 1 |a Колмогорова С. С. 
856 4 |u https://e.lanbook.com/book/403355 
856 4 8 |u https://e.lanbook.com/img/cover/book/403355.jpg 
953 |a https://e.lanbook.com/img/cover/book/403355.jpg