Название: Идеи машинного обучения: от теории к алгоритмам
Автор: Шалев-Шварц Ш. , Бен-ДавидШ.
Издательство: ДМК
Год: 2019
Cтраниц: 436
Формат: pdf (ocr)
Размер: 13 мб
Язык: русский

Машинное обучение — один из самых быстро развивающихся разделов информатики, 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 основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия. Книга задумывалась как повышенный курс для студентов средних и старших курсов, фундаментальные основы и алгоритмы машинного обучения излагаются в форме, доступной студентам и читателям, не являющимся специалистами в области математической статистики, информатики, математики и технических дисциплин.







ОТСУТСТВУЕТ ССЫЛКА/ НЕ РАБОЧАЯ ССЫЛКА ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ПИШИМ СЮДА!




[related-news] [/related-news]