Описание книги
Эта книга научит вас, как создавать интеллектуальные системы от начала до конца и использовать машинное обучение на практике. Вы узнаете, как эффективно применять свои навыки разработки программного обеспечения, науки о данных, машинногообучения и управления проектами.
Книга...
Сегодня машинное обучение – основной практический аппарат для применения искусственного интеллекта. Книга, основанная на стэнфордском учебном курсе, не ограничивается разбором конкретных библиотек, а описывает высокоуровневый подход к разработке систем машинногообучения, который упрощает их...
Применение машинногообучения для лучшего понимания природы
данных - умение, необходимое любому совреметюму разработчику программ или аналитику. Python - замечательный язык для создания приложеннй машинногообучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ...
Эта книга познакомит вас с технологией блокчейн, которая позволяет осуществлять передачу и хранение цифровых активов децентрализованным способом. Вы получите понимание и знание базовых концепций технологии блокчейн, познакомитесь с методами разработки приложений для блокчейн сетей. Эта книга...
Разработка конвейеровмашинногообучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow
Компании тратят миллиарды долларов на проекты машинногообучения (МО), но эти средства могут быть потрачены впустую, если при этом не используется эффективное развертывание моделей МО. Перед...
Рассматриваются основные методы и алгоритмы машинногообучения, которые используются в настоящее время. Даются примеры использования этих методов для решения различных задач обеспечения информационной безопасности. Для студентоввузов, обучающихся по группе специальностей (направлений) 10.00.00...
Книга посвящена практической реализации проекта машинногообучения.
Рассматривается весь жизненный цикл создания продукта на основе моделей машинногообучения, от формулировки бизнес-задачи до развертывания веб-приложения.
Автор на конкретном кейсе демонстрирует процесс исследования проблемы...
В рамках статистического подхода излагаются основы машинногообучения и распознавания образов. Изучаются методы и моде-ли, применяемые для решения задач регрессии и классификации, кластеризации и анализа данных. Рассматриваются аспекты приме-нения для решения указанных задач искусственных...
В настоящее время, благодаря совершенствованию технологий сбора и хранения данных в различных областях человеческой деятельности накоплены огромные массивы разнородных данных – количественных, качественных, текстовых, ограниченного и неограниченного объема. Поэтому в дополнении к методам...
Искусственные нейронные сети - одна из наиболее динамично развивающихся и реально используемых на практике ветвей теории искусственного интеллекта. В книге выдающегося европейского специалиста популярно и увлекательно освещаются возможности, структура и особенности работы этих сетей. С помощью...
Описание книги:
Рассматриваются компоненты инфокоммуникационных и интеллектуальных систем: резисторы, конденсаторы, индуктивности, транзисторы, аналоговые и цифровые интегральные микросхемы, оптоэлектронные приборы. Приводятся параметрические модели компонентов ИКИС и базы справочных данных...
Научитесь создавать надежные и эффективные ML-системы и поддерживать их стабильную работу
Зачем изучать проектирование ML-систем? Машинное обучение — это больше, чем просто модели.
Чтобы алгоритмы работали в реальном мире, нужна система, которая масштабируется, обновляется и приносит пользу...
«Машинное обучение с помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько...
Новая книга Андрея Буркова, автора «Машинногообучения без лишних слов», мирового бестселлера, изданного на одиннадцати языках, – самая полная из существующих книг по прикладному ИИ. Содержит множество рекомендаций и паттернов проектирования надежных и масштабируемых решений в области машинного...
О книге
Практическое руководство для новичков, которые хотят понять основы машинногообучения. Здесь представлены ключевые алгоритмы, такие как линейная регрессия, деревья решений, методы опорных векторов и нейронные сети, а также объясняется работа с данными и инструменты Python.
Четкие...
Что делает инженер машинногообучения:
Работает с данными и создаёт на их основе алгоритмы машинногообучения, которые помогают решать прикладные задачи.
Инженерная составляющая подразумевает подготовку и вывод модели в работу, поддержка её качества, улучшение эффективности. ML-Engineer часто...
Это практическое руководство поможет вам использовать мощь системы в машинном обучении.
Книга предоставляет подробное объяснение основных принципов и алгоритмов системы, а также практические примеры и расчеты для максимизации результатов. Если вы хотите достичь высокой эффективности и получить...
Описание книги
В книге дается обзор современного состояния и перспектив развития исследований по машинному интеллекту. Предложен подход к созданию «сильного» искусственного интеллекта с использованием принципов работы человеческого мозга.
Каждая глава представляет собой самостоятельный очерк...
Оригинальное название: "Understanding Machine Learning"
Оригинальный правообладатель: "Cambridge University Press"
Автор: Шай Шалев-Шварц, Шай Бен-Давид
Объем, стр.: 432
ISBN: 978-5-97060-673-5
PDF от издателя
АННОТАЦИЯ
Машинное обучение — один из самых быстро развивающихся разделов...