Книга посвящена одной из самых практически применимых, активных и быстроразвивающихся областей современной информатики, объединяющей множество методов из различных областей математики и не только математики – машинному обучению. В книге обсуждаются основы многих базовых аппаратов машинного обучения: деревья принятия решений, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, байесовские классификаторы, алгоритмы кластеризации и обучение с подкреплением. Изложение ведется увлекательным языком,...
Цель данного учебника – ознакомить читателя с байесовскими сетями доверия как логико-вероятностной графической моделью баз фрагментов знаний с неопределенностью, которую можно использовать в интеллектуальных системах, поддерживающих принятие решений, а также с алгебраическими байесовскими сетями, позволяющими обработку не только скалярных, но и интервальных оценок вероятностей, и с их приложениями. В основу учебника положен курс лекций, разработанный и читаемый авторами для студентов...
Перед вами – первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично «человеческих» задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные...
