Полное описание
>
Горбаченко, Владимир Иванович .
Машинное обучение: настраиваем ПО, готовим данные, анализируем / Владимир Горбаченко, Константин Савенков, Максим Малахов. - Москва : Ай Пи Ар Медиа ; Алматы : EDP Hub (Идипи Хаб), 2024. - 240 с. : ил. - Загл. на корешке : Машинное обучение. - Библиогр.: с. 240 (13 назв.). - 1000 экз. -
ISBN 978-5-4497-2314-7. - Текст (визуальный) : непосредственный.
Фактическая дата выхода книги - 2023 г.
Рубрики: Машинное обучение
Кл.слова (ненормированные): АНСАМБЛИ МОДЕЛЕЙ -- КЛАССИФИКАЦИЯ -- КЛАСТЕРИЗАЦИЯ -- НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ПОДГОТОВКА ДАННЫХ -- ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ -- РЕГРЕССИЯ
Аннотация: Искусственный интеллект имитирует человеческий разум в решении конкретных узкоспециализированных задач. Сегодня в области прикладного искусственного интеллекта достигнуты огромные результаты: распознавание лиц, общение на естественном языке, поиск информации и т.п. Направление искусственного интеллекта, связанное с обучением на примерах, называется машинным обучением (англ. machine learning). Но машина не учится, как человек. Ей необходимо задавать модели и алгоритмы. В книге рассматриваются подготовка исходных данных и реализация основных алгоритмов классического машинного обучения, включая несложные нейронные сети, на языке Python. Работа ведётся с использованием инструмента Jupyter Notebook, фактически ставшего стандартом в машинном обучении, и одной из наиболее популярных библиотек машинного обучения - Scikit-Learn. Книга будет полезна как в качестве практико-ориентированного издания для начинающих изучать машинное обучение, так и в качестве справочника для подготовленных читателей.
Доп. точки доступа: Савенков, Константин Евгеньевич
Малахов, Максим А.
Держатели документа: Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): Д11-24/17409)>
Шифр в сводном ЭК: a6fe330cf4c8145f9817519c0337d0c6
Горбаченко, Владимир Иванович. Искусственный интеллект: современное состояние и преподавание / В. И. Горбаченко. - Текст (визуальный) : непосредственный // Новые информационные технологии и системы (НИТиС-2021) : сборник научных статей по материалам XVIII Международной научно-технической конференции, г. Пенза, 24-26 ноября 2021 г. / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Пензенский государственный университет, Закрытое акционерное общество "ЕС-лизинг". - Пенза : Изд-во ПГУ, 2021. - с. 91-95 Савенков, Константин Евгеньевич. Нейросетевая диагностика причин болей у комбатантов в процессе силовых операций / К. Е. Савенков, В. И. Горбаченко, В. Е. Кузнецов. - Текст (визуальный) : непосредственный // Информационно-управляющие, телекоммуникационные системы, средства поражения и их техническое обеспечение : сборник научных статей II Всероссийской межведомственной научно-технической конференции / Российская академия ракетных и артиллерийских наук [и др.]. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2020. - с. 136-147 Горбаченко, Владимир Иванович. Машинное обучение: настраиваем ПО, готовим данные, анализируем / Владимир Горбаченко, Константин Савенков, Максим Малахов, 2024. - 240 с. - Текст (визуальный) : непосредственный. Цветков, Юрий Николаевич. Основы теории инженерного эксперимента : учебное пособие / Ю. Н. Цветков, Е. О. Горбаченко, 2025. - 110, [1] с. - Текст (визуальный) : непосредственный. Горбаченко, Владимир Иванович. Современный искусственный интеллект и машинное обучение / В. И. Горбаченко. - Текст (визуальный) : непосредственный // Информационно-управляющие, телекоммуникационные системы, средства поражения и их техническое обеспечение : сборник научных статей по материалам V Всероссийской межведомственной научно-технической конференции [г. Пенза,17.05.2023] / Российская академия ракетных и артиллерийских наук [и др.]. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2023. - с. 15-32 Горбаченко, Владимир Иванович. Интеллектуальные системы: нечеткие системы и сети : учебник для вузов / В. И. Горбаченко, Б. С. Ахметов, О. Ю. Кузнецова., 2026. - 105 с. - Текст : электронный. Харрисон М. Машинное обучение : карманный справочник: краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python / Мэтт Харрисон; перевод с английского и редакция В. А. Коваленко, 2020. - 312 с. - Текст : непосредственный. Бринк Х. Машинное обучение / Х. Бринк, Д. Ричардс, М. Феверолф, 2017. - 336 с. - Текст : электронный. Шрайнер, Борис Александрович. Введение в искусственный интеллект : учебно-методическое пособие / Б. А. Шрайнер, К. В. Розов, 2021. - 100 с. (Введено оглавление). - Текст (визуальный) : непосредственный. Горбаченко, Владимир Иванович. Машинное обучение: настраиваем ПО, готовим данные, анализируем / Владимир Горбаченко, Константин Савенков, Максим Малахов, 2024. - 240 с. - Текст (визуальный) : непосредственный. Григорьев Алексей Машинное обучение : Портфолио реальных проектов / Алексей Григорьев, 2023. - 496 с. - Текст : электронный. Морозов Д.Д. Машинное обучение / Д. Д. Морозов. - Текст (визуальный) : непосредственный // Решение : материалы XII Всероссийской научно-практической конференции (г. Березники, 21 октября 2023 г.) / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Пермский национальный исследовательский политехнический университет (Пермский политех), Березниковский филиал, Кафедра автоматизации технологических процессов. - Пермь : Изд-во Пермского нац. исслед. политехнического ун-та, 2023. - с. 154-156 Принс, Саймон. Машинное обучение : от основ до продвинутых моделей / Саймон Принс, 2025. - 605 с. - Текст (визуальный) : непосредственный. Самсонов, Даниил Олегович. Машинное обучение / Самсонов Даниил Олегович, Синьдюкова Елена Владимировна, Чернова Оксана Евгеньевна. - Текст : непосредственный // Новые технологии в инженерии : сборник студенческих научных статей по материалам XI студенческой научно-практической конференции, Москва, РУДН, 22 марта 2023 г. / Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы, Инженерная академия, Кафедра иностранных языков. - Москва : РУДН, 2023. - с. 140-142 Бабушкин, Валерий. Машинное обучение : проектирование систем от идеи до реализации / Валерий Бабушкин, Арсений Кравченко, 2026. - 415 с. - Текст (визуальный) : непосредственный. Николенко Сергей Машинное обучение : основы. — (Серия "Библиотека программиста") / Сергей Николенко, 2025. - 608 с. - Текст : электронный. Платонов, Алексей Владимирович. Машинное обучение : учебник для вузов / А. В. Платонов. - 78 с. - Текст : электронный. Abe S. Support vector machines for pattern classification / S. Abe, 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Искусственный интеллект. Применения в CIM. Гл.11.Управляющие экспертные системы. Базы данных и базы знаний в УЭС. - 32 c. - Текст : непосредственный. Advances in machine learning / SpringerLink (Online service), 2009 r=on-line. - Текст : электронный. ACM Transactions on Computational Logic / Association for computing machinery (New York, NY), Association for computing machinery (New York, NY). - Журнал выходит с 2000г. r=on-line. - Текст : непосредственный. Maher M.L. Motivated reinforcement learning / M. L. Maher, K. Merrick, 2009 r=on-line Федотов В.Х. Стратегия конструирования интеллектуальных информационных систем / В. Х. Федотов, Н. В. Новожилова, 2008. - 487 с. - Текст : непосредственный. Emmert-Streib F. Information theory and statistical learning / F. Emmert-Streib, M. Dehmer, 2009 r=on-line. - Текст : электронный. Ehrenburg H.H. A finite automation learning system using genetic programming / H. H. Ehrenburg, H. A.N.van Maanen, 1994. - 38 p. - Текст : непосредственный. Machine learning for multimodal interaction / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Adaptive agents and multi-agent systems II / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Learning theory / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Николенко С.И. Самообучающиеся системы / С. И. Николенко, А. Л. Тулупьев, 2009. - 287 с. - Текст : непосредственный. Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Показать все результаты Abe S. Support vector machines for pattern classification / S. Abe, 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Studies in computational intelligence / ed. J. Kacprzyk. Vol. 421 : Supervised learning with complex-valued neural networks / S. Suresh, N. Sundararajan, R. Savitha, 2013. - XXI, 168 p. - Текст : непосредственный. Emmert-Streib F. Information theory and statistical learning / F. Emmert-Streib, M. Dehmer, 2009 r=on-line. - Текст : электронный. Ehrenburg H.H. A finite automation learning system using genetic programming / H. H. Ehrenburg, H. A.N.van Maanen, 1994. - 38 p. - Текст : непосредственный. Adaptive agents and multi-agent systems II / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Николенко С.И. Самообучающиеся системы / С. И. Николенко, А. Л. Тулупьев, 2009. - 287 с. - Текст : непосредственный. Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Вьюгин В.В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования / В. В. Вьюгин, 2018. - 383 с. - Текст : непосредственный. Вандер Плас Д. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение / Д. Вандер Плас, 2019. - 572, [1] с. - Текст : непосредственный. Шакла Н. Машинное обучение & TensorFlow / Н. Шакла при участии К. Фрикласа; [перевод с английского А. И. Демьяникова], 2019. - 331 с. - Текст : непосредственный. Бенгфорт Б. Прикладной анализ текстовых данных на Python : машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка / Б. Бенгфорт, Р. Билбро, Т. Охеда; [перевел с английского А. Киселев], 2019. - 363, [1] с. - Текст : непосредственный. Родзин С.И. Биоэвристики: теория, алгоритмы и приложения : монография / С. И. Родзин, Ю. А. Скобцов, С. А. Эль-Хатиб, 2019. - 221 с. - Текст : непосредственный. Бхарат Рамсундар.TensorFlow для глубокого обучения : [от линейной регрессии до обучения с максимизацией подкрепления: для разработчиков систем машинного обучения] / Бхарат Рамсундар, Реза Босаг Заде; [перевод с английского А. Логунова], 2019. - 253 с. - Текст : непосредственный. Шумский С.А. Машинный интеллект : очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта / С. А. Шумский, 2019. - 239 с. - Текст : непосредственный. Методы машинного обучения : учебно-методическое пособие для обучающихся направления 09.04.02 Информационные системы и технологии очной и заочной форм обучения / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования "Донской государственный технический университет" в г. Шахты Ростовской области (ИСОиП (филиал) ДГТУ в г. Шахты), 2019. - 52 с. - Текст : непосредственный. Равичандиран С. Глубокое обучение с подкреплением на Python : OpenAI Gym и TensorFlow для профи / С. Равичандиран; [перевел с английского Е. Матвеев], 2020. - 314 с. - Текст : непосредственный. Показать все результаты Bellifemine F. Developing multi-agent systems with JADE / F. Bellifemine, G. Caire, D. Greenwood, 2007 r=on-line. - Текст : электронный. Abe S. Support vector machines for pattern classification / S. Abe, 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Evolution and learning in multiagent systems : материалы временных коллективов / Ed. S. Sen, 1998. - 141 p. - Текст : непосредственный. Advances in machine learning / SpringerLink (Online service), 2009 r=on-line. - Текст : электронный. Chli M. Convergence and knowledge processing in multi-agent systems / M. Chli, P. Wilde, 2009 r=on-line Multi-agent programming / SpringerLink (Online service), 2009 r=on-line Maher M.L. Motivated reinforcement learning / M. L. Maher, K. Merrick, 2009 r=on-line Emmert-Streib F. Information theory and statistical learning / F. Emmert-Streib, M. Dehmer, 2009 r=on-line. - Текст : электронный. Ehrenburg H.H. A finite automation learning system using genetic programming / H. H. Ehrenburg, H. A.N.van Maanen, 1994. - 38 p. - Текст : непосредственный. Machine learning for multimodal interaction / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Argumentation in multi-agent systems / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Programming multi-agent systems / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Environments for multi-agent systems / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Software engineering for multi-agent systems III / R. Choren, 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Agent communication / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Adaptive agents and multi-agent systems II / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Multi-agent and multi-agent-based simulation / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Intelligent agents and multi-agent systems / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Agent-oriented information systems II / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Autonomous intelligent systems: agents and data mining / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Показать все результаты Заказать
Заказ фрагмента документа ₽