Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных | Machine Learning: The Science and Art of Building Algorithms That Extract Knowledge from Data

Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных

Флах Питер, 2015

Обзор

Этот учебник погружает читателя в мир машинного обучения, раздела искусственного интеллекта, изучающего методы создания обучающихся моделей и алгоритмов. Автор охватывает широкий спектр тем, от основ до передовых концепций, таких как матричная факторизация и анализ РХП. Книга уделяет особое внимание роли признаков и вводит новые полезные концепции наряду с устоявшейся терминологией.

Кому подойдёт

• Студентам и специалистам, изучающим искусственный интеллект и машинное обучение.
• Читателям, желающим понять принципы построения алгоритмов, извлекающих знания из данных.
• Тем, кто ищет фундаментальное руководство с примерами и иллюстрациями.

Ключевые особенности

• Язык: Русский
• Тип обложки: твердый переплёт
• Издательство: ДМК Пресс
• Год издания: 2015
• Страниц: 400
• Штрих код: 9785970602737

Machine Learning: The Science and Art of Building Algorithms That Extract Knowledge from Data

Peter Flach, 2015

Overview

This textbook offers an engaging introduction to machine learning, a field of artificial intelligence focused on creating models and algorithms that learn from data. It delves into the subject's richness while highlighting unifying principles, immersing readers in practical applications without overwhelming initial technicalities. The book systematically builds understanding through carefully selected examples and illustrations, progressing from fundamental concepts to advanced topics.

Who it's for

• Students and professionals interested in artificial intelligence and data science.
• Readers seeking to understand the science and art behind algorithms that derive knowledge from data.
• Individuals looking for a comprehensive guide with practical examples and clear explanations.

Key features

• Language: Russian
• Binding: Hardcover
• Publisher: DMK Press
• Year: 2015
• Pages: 400
• ISBN: 9785970602737