Большие данные. Big Data. Учебник (Журавлев Антон Евгеньевич, Макшанов Андрей Владимирович, Тындыкарь Любовь Николаевна) ; Лань, 2024
1403 р.
Автор(ы): Макшанов Андрей Владимирович; Журавлев Антон Евгеньевич; Тындыкарь Любовь Николаевна;
Издатель: Лань
ISBN: 978-5-507-47346-5
ID: SKU1957323
Добавлено: 26.01.2024
Цены
Цена от 1403 р. до 1403 р. в 1 магазинах
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
МАЙШОП 5/5 | 1403 р. 2157 р. | |
Лабиринт 5/5 | ||
Описание
В учебнике излагается содержание курса по дисциплине «Теория информационных процессов и систем», а также дополнительные материалы по дисциплинам «Системы поддержки принятия решений» и «Технологии интеллектуального анализа данных» по направлению «Информационные системы и технологии», в том числе профиля «Информационные технологии на транспорте» в соответствии с ФГОС 3++. Рассмотрены основные аспекты работы с большими данными, методы и технологии «Big Data» и «Data Mining», а также общие приемы интеллектуального анализа данных. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше.
Учебник предназначен для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины «Теория информационных процессов и систем». Материалы учебника также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа больших данных.
Учебник предназначен для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины «Теория информационных процессов и систем». Материалы учебника также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа больших данных.
Смотри также Характеристики.
Яндекс.Маркет
Содержание
Введение
1. Парадигма машинного обучения в
интеллектуальном анализе данных
2. Извлечение знаний
3. Иммунокомпьютинг
4. Кластерный анализ
5. Прогнозная аналитика
6. Слияние данных
7. Машины опорных векторов
8. Нейроматематика
9. Нейронные сети
10. Эволюционное моделирование и генетические
алгоритмы
11. Взаимодействие сфер машинного обучения
12. Когнитивный анализ и моделирование
проблемных ситуаций
13. Новые проблемы больших данных и примеры
Заключение
Список литературы
1. Парадигма машинного обучения в
интеллектуальном анализе данных
2. Извлечение знаний
3. Иммунокомпьютинг
4. Кластерный анализ
5. Прогнозная аналитика
6. Слияние данных
7. Машины опорных векторов
8. Нейроматематика
9. Нейронные сети
10. Эволюционное моделирование и генетические
алгоритмы
11. Взаимодействие сфер машинного обучения
12. Когнитивный анализ и моделирование
проблемных ситуаций
13. Новые проблемы больших данных и примеры
Заключение
Список литературы
О книге
ISBN | 978-5-507-47346-5 |
Автор(ы) | Журавлев Антон Евгеньевич, Макшанов Андрей Владимирович, Тындыкарь Любовь Николаевна |
Размеры | 70x100 1/16 |
Обложка | твердый переплёт |
Издатель | Лань |
Год издания | 2024 |
Серия | Компьютеры и программное обеспечение |
Язык издания | rus |
Кол-во страниц | 188 |
Книги с похожим названием
Книги где авторы: Журавлев Антон Евгеньевич, Макшанов Андрей Владимирович, Тындыкарь Любовь Николаевна
Похожие товары
Категория 1122 р. - 1683 р.