Рандомизированное машинное обучение при ограниченных объемах данных: От эмпирической вероятности к э (Попков Юрий Соломонович) ; Ленанд, 2019
Цены
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Яндекс.Маркет 5/5 | 1656 р. | наличие уточняйте 09.05.2024 |
Лабиринт 5/5 | ||
Читай-город 5/5 | ||
МАЙШОП 5/5 | Один из первых книжных интернет-магазинов, работающий с 2002 года | |
Описание
Проблема извлечения и последующего накопления знаний в конечном счете сводится к знаниям о модели, которые формализуются путем оценивания ее характеристик. Последнее интерпретируется как обучение модели с использованием данных. Современное представление о машинном обучении предполагает, что его результатом являются «обученные» детерминированные модели, снабженные эмпирическими вероятностными оценками их достоверности.
В настоящей монографии развивается новое направление в машинном обучении — рандомизированное машинное обучение, которое направлено на генерацию ансамблей энтропийно «обученных» рандомизированных моделей. Если иметь в виду, что процедуры машинного обучения применяются к задачам с достаточно высоким уровнем неопределенности (не вполне достоверные данные, неполнота знаний о моделируемом процессе, и др. ), то переход к энтропийно-рандомизированной концепции машинного обучения может оказаться полезным и эффективным инструментом решения прикладных задач.
Книга может быть полезной для студентов, аспирантов и научных работников, интересующихся теоретическими аспектами машинного обучения и анализа данных, а также их приложениями в различных практических областях.
В настоящей монографии развивается новое направление в машинном обучении — рандомизированное машинное обучение, которое направлено на генерацию ансамблей энтропийно «обученных» рандомизированных моделей. Если иметь в виду, что процедуры машинного обучения применяются к задачам с достаточно высоким уровнем неопределенности (не вполне достоверные данные, неполнота знаний о моделируемом процессе, и др. ), то переход к энтропийно-рандомизированной концепции машинного обучения может оказаться полезным и эффективным инструментом решения прикладных задач.
Книга может быть полезной для студентов, аспирантов и научных работников, интересующихся теоретическими аспектами машинного обучения и анализа данных, а также их приложениями в различных практических областях.
Смотри также Характеристики.
Яндекс.Маркет
О книге
Издатель | Ленанд |
Год издания | 2019 |
Страниц | 320 |
Переплёт | твердый |
ISBN | 978-5-9710-5908-0 |
Размеры | 14,50 см × 21,50 см × 1,70 см |
Формат | 60x90/16 |
Автор(ы) | Попков Юрий Соломонович |
Тематика | Компьютерная литература |
Язык издания | Русский |
Кол-во страниц | 320 |
1 ms.
Книги где автор: Попков Юрий Соломонович
Технические науки - издательство "Ленанд"
Категория 911 р. - 1366 р.
Компьютерная литература - издательство "Ленанд" »
1 ms.
Технические науки
Категория 911 р. - 1366 р.