Данная книга предлагает углубленное изучение конформного прогнозирования — новейшего подхода, позволяющего управлять неопределенностью в различных задачах машинного обучения. Вы узнаете, как конформное прогнозирование создает точно откалиброванные прогнозные интервалы для регрессии и решает задачи прогнозирования временных рядов и несбалансированных данных. Практические примеры на Python, а также...
ISBN: 978-5-93700-341-6
Издательство:
ДМК
Дата выхода: декабрь 2024
С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Книга «Крупномасштабное машинное обучение на языке Python» открывает новую волну алгоритмов машинного обучения, которые удовлетворяют требованиям масштабируемости, а также высокой прогнозной точности. В первую очередь, мы начинаем с семейства алгоритмов машинного обучения, которые считаются...
ISBN: 978-5-97060-506-6
Издательство:
ДМК Пресс
Дата выхода: декабрь 2018
Книга предназначена для первоначального знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр с предсказаниями. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях...
ISBN: 978-5-4439-0111-4
Издательство:
МЦНМО
Дата выхода: январь 2014
Узнайте, что происходит внутри черного ящика! Для использования глубокого обучения вам придется подготовить данные, выбрать правильную модель, обучить ее, оценить качество и точность и предусмотреть обработку неопределенности и изменчивости в выходных данных развернутого решения. Эта книга шаг за шагом знакомит с основными математическими концепциями, которые пригодятся вам как специалисту по...
ISBN: 978-5-4461-4167-8
Издательство:
Питер
Дата выхода: сентябрь 2025
Машинное обучение наконец-то достигло стадии зрелости. При помощи программного обеспечения H2O вы можете решать задачи машинного обучения и анализа данных с использованием простого в использовании и открытого (open source) фреймворка, который поддерживает большое количество операционный систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Это практическое руководство...
ISBN: 978-5-97060-508-0
Издательство:
ДМК Пресс
Дата выхода: декабрь 2018
Эта книга - руководство для всех, кто намерен освоить использование технологии машинного обучения для обеспечения безопасности компьютерных систем, от выявления различных аномалий до защиты конечных пользователей. Представлены примеры возможного практического применения технологии машинного обучения для решения таких задач, как обнаружение вторжения, классификация вредоносных программ и...
ISBN: 978-5-97060-713-8
Издательство:
ДМК
Дата выхода: август 2019
Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных...
ISBN: 978-601-08-4119-2
Издательство:
BHV-СПб
Дата выхода: июль 2024
В книге подробно представлены три проблемно-ориентированных вида машинного обучения (Machine learning, ML): автоматизированное обучение AutoML без кодирования, обучение BigQuery ML с малым объемом кодирования и обучение с применением пользовательского кода на основе библиотек scikit-learn и Keras. При этом от читателя не требуется глубоких предварительных знаний в ML или программировании, но базовые навыки в этих областях будут...
ISBN: 9786010847255
Издательство:
BHV-СПб
Дата выхода: январь 2025
Практическое и подробное введение в машинное обучение. Простые и понятные объяснения и отсутствие необходимости опыта программирования делают эту книгу прекрасной альтернативой академическому учебнику. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Также вы узнаете про перекрестную проверку, ансамблевое...
ISBN: 978-5-04-190305-3
Издательство:
Эксмо
Дата выхода: июнь 2024
Третье издание популярной монографии Питера Корка стало результатом настолько глубокой переработки и дополнения предыдущих версий, что его можно рассматривать как самостоятельную новую книгу. Объем нового издания вырос почти вдвое; вместо MATLAB рассматривается компьютерное зрение и управление робототехническими системами на основе библиотек и фреймворков на языке Python; добавлены содержательные главы,...
ISBN: 978-5-93700-263-1
Издательство:
ДМК
Дата выхода: апрель 2026
Изучение датамайнинга на примерах и упражнениях позволит вам заглянуть за кулисы сложных методов и научиться эффективно работать с данными. В отличие от большинства специализированных инструментов, которые работают по принципу «черного ящика», Excel позволяет просматривать промежуточные результаты в процессе применения метода и досконально понимать происходящее.Вы узнаете о преимуществах различных...
ISBN: 978-5-93700-238-9
Издательство:
ДМК
Дата выхода: декабрь 2024
Наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности, и эта книга является живым портретом цифровых преобразований в маркетинге. Анализ данных и интеллектуальные алгоритмы позволяют автоматизировать трудоемкие маркетинговые задачи. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что имеет большое значение в постоянно ускоряющейся...
ISBN: 978-5-4461-0926-5
Издательство:
Питер
Дата выхода: июнь 2019
ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ДЛЯ ПОНИМАНИЯ И СОЗДАНИЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ PYTHON. «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 глубоко вы знаете...
ISBN: 978-5-04-187899-3
Издательство:
Эксмо
Дата выхода: март 2024
Книга представляет собой введение в классическое компьютерное зрение. Автор показывает, как можно разложить на части и решить сложные задачи в этой сфере с помощью всего нескольких простых строк кода. Machine Vision Toolbox for MATLAB — открытое программное обеспечение, которое позволяет читателю легко применять алгоритмические концепции на практике и работать с нетривиальными задачами. Раскрываются...
ISBN: 978-5-93700-222-8
Издательство:
ДМК
Дата выхода: август 2023
Elastic Stack – это комплексное решение для анализа журналов, которое помогает пользователям эффективно получать, обрабатывать и анализировать данные поиска. Книга содержит всесторонний обзор функций машинного обучения Elastic Stack (Elastic ML) как для анализа данных временных рядов, так и для классификации, регрессии и обнаружения выбросов. Концепции машинного обучения объясняются понятным и доступным языком....
ISBN: 978-5-93700-107-8
Издательство:
ДМК
Дата выхода: январь 2022
Исчерпывающее руководство по машинному (МО) и глубокому обучению с использованием языка программирования Python, фреймворка PyTorch и библиотеки scikit-learn. Рассмотрены основы МО, алгоритмы для задач классификации, классификаторы на основе scikit-learn, предварительная обработка и сжатие данных, современные методы оценки моделей и объединение различных моделей для ансамблевого обучения. Рассказано о применении МО...
ISBN: 978-601-11-0034-2
Издательство:
БХВ-Петербург
Дата выхода: июнь 2024
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,...
ISBN: 978-5-4461-1512-9
Издательство:
Питер
Дата выхода: март 2020
Книга "Машинное обучение: новый искусственный интеллект" Этема Алпайдина из серии "Базовые знания" издательства MIT Press представляет собой краткое введение в машинное обучение. Книга дает общее представление о машинном обучении, описывает суть основных алгоритмов обучения без погружения в технические подробности и обсуждает некоторые примеры их применения на уровне, достаточном для понимания...
ISBN: 978-5-9908700-8-6
Издательство:
Точка
Дата выхода: июнь 2017
Приводимые в книге паттерны проектирования отражают лучшие практические подходы к решению типичных задач машинного обучения. Указанные паттерны, реализованные в программном коде, сконцентрировали опыт сотен экспертов в простые и легкодоступные советы. Книга содержит подробный разбор 30 паттернов, служащих для представления данных и задач, тренировки моделей, отказоустойчивого обслуживания,...
ISBN: 978-5-9775-6797-8
Издательство:
BHV
Дата выхода: март 2022
Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем...
ISBN: 978-5-4461-0826-8
Издательство:
Питер
Дата выхода: январь 2019
Машинное обучение давно уже стало синонимом искусственного интеллекта. Оно проникло во многие аспекты нашей жизни и стало одной из важнейших областей современной науки. Эта книга — путеводитель по ключевым идеям машинного обучения. Вы узнаете, как методы машинного обучения получаются из основных принципов теории вероятностей, пройдёте путь от теоремы Байеса до обобщённых линейных моделей и узнаете в...
ISBN: 978-5-4461-4191-3
Издательство:
Питер
Дата выхода: февраль 2025
Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению - разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения. Автор воздал должное невероятному богатству предмета и не упустил из вида объединяющих принципов. Читатель с первых страниц погружается в машинное обучение в действии, но без не нужных на первых порах...
ISBN: 978-5-97060-273-7
Издательство:
ДМК Пресс
Дата выхода: май 2015
Как научить искусственный интеллект думать о своём собственном мышлении – практическое руководство по новому поколению техник взаимодействия с большими языковыми моделями. Новый подход к работе с генеративным искусственным интеллектом, в рамках которого большие языковые модели превращаются в поистине интеллектуальных помощников, способных анализировать собственное мышление. В книге...
ISBN: 978-5-93700-425-3
Издательство:
ДМК
Дата выхода: октябрь 2025
Метаобучение – одна из самых быстрорастущих областей исследований в области машинного обучения (МО) – изучает методы получения эффективных моделей и решений путем адаптации процессов МО и интеллектуального анализа данных. Для адаптации обычно применяют информацию из опыта решения других задач, а адаптивные процессы могут использовать подходы МО. AutoML занимается автоматизацией процессов...
ISBN: 978-5-93700-200-6
Издательство:
ДМК
Дата выхода: май 2023
Учебник содержит систематическое изложение теоретических сведений, необходимых для освоения дисциплины «Многомерный анализ данных», а также подробную реализацию многомерных статистических методов на практике с использованием языка программирования Python. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям подготовки38.03.01 «Экономика», 38.03.02...
ISBN: 978-5-406-12606-6
Издательство:
КноРус
Дата выхода: октябрь 2023
