KitapOka | Идеи машинного обучения: от теории к алгоритмам

KitapOka | Идеи машинного обучения: от теории к алгоритмам

Haladym

0

ýükle

Kitabyň ady:	Идеи машинного обучения: от теории к алгоритмам
Awtory:	Шалев-Шварц Ш., Бен-Давид Ш.
Kitap barada:	Машинное обучение – один из самых быстро развивающихся разделов инфор- матики с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги – познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод осново- полагающих теоретических идей машинного обучения и математические выклад- ки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислитель- ная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структури- рованному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия. Издание ориентировано на студентов старших курсов, обучающихся информатике, техническим наукам, математике или статистике, а также может быть полезно ис- следователям, желающим углубить свои теоретические знания. Предполагается, что читатель знаком с основами теории вероятностей, линейной алгебры, математиче- ского анализа и теории алгоритмов.
Dili:	Rus
Çap edilen ýyly:	2019. – 436 с.: ил.
Formaty:	.pdf
Göwrümi:	7.85 mb
Baly:	100
Görülen sany:	103