КаталогКниг.РФ

Генетические алгоритмы на Python (Вирсански Эйял) ; ДМК-Пресс, 2020

Книга: Генетические алгоритмы на Python (Вирсански Эйял) ; ДМК-Пресс, 2020

от 1974 р. до 2209 р.


Сравнить цены

Цена от 1974 р. до 2209 р. в 4 магазинах

МагазинЦенаНаличие
Лабиринт

5/5

2209 р. 3155 р.
Book24

5/5

2209 р. 3039 р.
Буквоед

5/5

2172 р.
Минимальная сумма заказа 100 рублей
МАЙШОП

5/5

1974 р. 2945 р.
Читай-город

5/5

Как купить или где мы находимся +

Описание

Генетические алгоритмы - это семейство алгоритмов поиска, оптимизации и обучения, черпающее идеи из естественной эволюции. Благодаря имитации эволюционных процессов генетические алгоритмы способы преодолевать трудности, присущие традиционным алгоритмам поиска, и находить высококачественные решения в самых разных задачах. Эта книга поможет освоить мощный, но в то же время простой подход к применению генетических алгоритмов, написанных на языке Python, и познакомиться с последними достижениями в области искусственного интеллекта.
После обзора генетических алгоритмов и описания принципов автор рассказывает об их отличиях от традиционных алгоритмов и о типах задач, к которым они применимы, как то: планирование, составление расписаний, игры и анализ функций. Вы также узнаете о том, как генетические алгоритмы позволяют повысить качество моделей машинного и глубокого обучения, решать задачи обучения с подкреплением и выполнять реконструкцию изображений. Наконец, будет упомянуто о некоторых родственных технологиях, открывающих новые возможности для будущих приложений.
Книга адресована программистам, специалистам по обработке данных и энтузиастам ИИ, желающим применить генетические алгоритмы в решении практических задач. Требуются владение языком Python на рабочем уровне и базовые знания математики и информатики.

Смотри также Характеристики.

Яндекс.Маркет


Содержание

Об авторе
О рецензенте
Предисловие
Часть I. ОСНОВЫ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ
Глава 1. Введение в генетические алгоритмы
Глава 2. Основные компоненты генетических
алгоритмов
Часть II. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ
ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ
Глава 3. Каркас DEAP
Глава 4. Комбинаторная оптимизация
Глава 5. Задачи с ограничениями
Глава 6. Оптимизация непрерывных функций
Часть III. ПРИЛОЖЕНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ
АЛГОРИТМОВ В ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ
Глава 7. Дополнение моделей машинного обучения
методами выделения признаков
Глава 8. Настройка гиперпараметров моделей
машинного обучения
Глава 9. Оптимизация архитектуры сетей
глубокого обучения
Глава 10. Генетические алгоритмы и обучение с
подкреплением
Часть IV. РОДСТВЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Глава 11. Генетическая реконструкция
изображений
Глава 12. Другие эволюционные и бионические
методы вычислений
Предметный указатель

О книге

ИздательДМК-Пресс
Год издания2020
Страниц286
Переплёттвердый
ISBN978-5-9706-0857-9
Размеры17,00 см × 24,00 см × 1,70 см
Формат70х100/16
Автор(ы)
ТематикаПрограммирование
Тираж200
ПереплетТвердый переплёт
Возрастные ограничения12
Кол-во страниц286
Количество страниц286
Тип обложкитвердая
Вес588
Возрастное ограничение12+
Количество книг1
ИздательствоДМК ПРЕСС
Язык изданияРусский
Обложкатвердый переплёт

Отзывы (0)

    Добавить отзыв



    1 ms.

     

    Машинное обучение. Анализ данных - издательство "ДМК-Пресс"

    Категория 1579 р. - 2368 р.

    Программирование - издательство "ДМК-Пресс" »

    0 ms.
    ADS
    закладки (0) сравнение (0)

     

    preloader

    6 ms