пылов п а майтак р в дягилева а в основы работы с моделями машинного и глубокого обучения
Пылов П.А., Майтак Р.В., Дягилева А.В. Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения
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.
2054 Руб.
Пылов П.А., Майтак Р.В., Дягилева А.В. Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения
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.
2054 Руб.
Пылов Петр Андреевич, Дягилева Анна Владимировна, Майтак Роман Вячеславович 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 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.
1508 Руб.
Пылов П.А., Майтак Р.В., Дягилева А.В. Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения
Показан процесс изучения основ машинного и глубокого обучения в теоретической и прикладной плоскости подготовки. Рассмотрены профильные направления искусственного интеллекта и критерии их значимости. Приведен анализ и аудит содержания подходящих существующих готовых рабочих программ. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».
1569 Руб.
Пылов П.А., Майтак Р.В., Дягилева А.В. Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения
Показан процесс изучения основ машинного и глубокого обучения в теоретической и прикладной плоскости подготовки. Рассмотрены профильные направления искусственного интеллекта и критерии их значимости. Приведен анализ и аудит содержания подходящих существующих готовых рабочих программ. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».
1569 Руб.
Протодьяконов А.В., Пылов П.А., Дягилева А.В. Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения
Показана разработка и аналитика прикладных моделей глубокого обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Изучение математических архитектур моделей глубокого обучения позволит не только разрабатывать, но и внедрять разработанные решения без помощи сторонних программных библиотек, что увеличивает быстродействие всего программного решения в целом. Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа данных.
1459 Руб.
Протодьяконов А.В., Пылов П.А., Дягилева А.В. Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения
Показана разработка и аналитика прикладных моделей глубокого обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Изучение математических архитектур моделей глубокого обучения позволит не только разрабатывать, но и внедрять разработанные решения без помощи сторонних программных библиотек, что увеличивает быстродействие всего программного решения в целом. Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа данных.
1459 Руб.
Протодьяконов А.В., Дягилева А.В., Пылов П.А. Асимптотический анализ поведения прикладных моделей машинного обучения
Представлена разработка и аналитика прикладных моделей машинного обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно специалистам прикладной сферы анализа данных.
1519 Руб.
Протодьяконов А.В., Дягилева А.В., Пылов П.А. Асимптотический анализ поведения прикладных моделей машинного обучения
Представлена разработка и аналитика прикладных моделей машинного обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно специалистам прикладной сферы анализа данных.
1519 Руб.
Пылов П.А., Майтак Р.В., Дягилева А.В. Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных
Рассматривается регрессионный подход к решению предметно-прикладных задач на примере одной области данных. Читатели смогут повторить все операции над собственными датасетами, так как монография содержит в себе детальные расчеты и приложения, в которых представлен весь комплекс вычисленных промежуточных значений, требуемых для достижения поставленной цели. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».
1569 Руб.
Пылов П.А., Майтак Р.В., Дягилева А.В. Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных
Рассматривается регрессионный подход к решению предметно-прикладных задач на примере одной области данных. Читатели смогут повторить все операции над собственными датасетами, так как монография содержит в себе детальные расчеты и приложения, в которых представлен весь комплекс вычисленных промежуточных значений, требуемых для достижения поставленной цели. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».
1569 Руб.
Ланц Б. Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа
Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных. Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных. Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением. В этой книге: - Основы машинного обучения и особенности обучения компьютера на примерах. - Подготовка данных к использованию в машинном обучении средствами языка R. - Классификация значимости результатов. - Предсказание событий с помощью деревьев решений, правил и опорных векторов. - Прогнозирование числовых данных и оценка финансовых данных с помощью регрессионных методов. - Моделирование сложных процессов с использованием нейронных сетей – фундамент глубокого обучения. - Оценка моделей и улучшение их производительности. - Новейшие технологии для обработки больших данных, в частности R 3.6, Spark, H2O и TensorFlow.
2873 Руб.
Ланц Бретт Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа
Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных. Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных. Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением. В этой книге - Основы машинного обучения и особенности обучения компьютера на примерах. - Подготовка данных к использованию в машинном обучении средствами языка R. - Классификация значимости результатов. - Предсказание событий с помощью деревьев решений, правил и опорных векторов. - Прогнозирование числовых данных и оценка финансовых данных с помощью регрессионных методов. - Моделирование сложных процессов с использованием нейронных сетей – фундамент глубокого обучения. - Оценка моделей и улучшение их производительности. - Новейшие технологии для обработки больших данных, в частности R 3.6, Spark, H2O и TensorFlow.
3731 Руб.
Ланц Б. Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа
Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных. Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных. Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением. В этой книге: - Основы машинного обучения и особенности обучения компьютера на примерах. - Подготовка данных к использованию в машинном обучении средствами языка R. - Классификация значимости результатов. - Предсказание событий с помощью деревьев решений, правил и опорных векторов. - Прогнозирование числовых данных и оценка финансовых данных с помощью регрессионных методов. - Моделирование сложных процессов с использованием нейронных сетей – фундамент глубокого обучения. - Оценка моделей и улучшение их производительности. - Новейшие технологии для обработки больших данных, в частности R 3.6, Spark, H2O и TensorFlow.
2873 Руб.
Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа
Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных.Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных.Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением.В этой книге- Основы машинного обучения и особенности обучения компьютера на примерах.- Подготовка данных к использованию в машинном обучении средствами языка R.- Классификация значимости результатов.- Предсказание событий с помощью деревьев решений, правил и опорных векторов.- Прогнозирование числовых данных и оценка финансовых данных с помощью регрессионных методов.- Моделирование сложных процессов с использованием нейронных сетей – фундамент глубокого обучения.- Оценка моделей и улучшение их производительности.- Новейшие технологии для обработки больших данных, в частности R 3.6, Spark, H2O и TensorFlow.
2421 Руб.
Пылов Петр Андреевич, Дягилева Анна Владимировна, Майтак Роман Вячеславович Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения. Монография
Показан процесс изучения основ машинного и глубокого обучения в теоретической и прикладной плоскости подготовки. Рассмотрены профильные направления искусственного интеллекта и критерии их значимости. Приведен анализ и аудит содержания подходящих существующих готовых рабочих программ. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».
1056 Руб.