fbpx

Книга Основи машинного навчання для аналітичного прогнозування

Книга Основи машинного навчання для аналітичного прогнозування

Ціна: 900 грн.

Автор: Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-нейм, Аоіфе Д’Арсі
Видавництво: Діалектика
Мова російська
К-ть сторінок: 656
Формат: 70×100 / 16

Артикул: 978-5-6040044-9-4 Категорія: Product ID: 12706

Книга Основи машинного навчання для аналітичного прогнозування, Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-нейм, Аоіфе Д’Арсі

Книга являє собою підручник, в якому дані основи машинного навчання з акцентом на комерційні додатки. Вона пропонує докладний опис найбільш важливих підходів до машинного навчання, які використовуються в інтелектуальному аналізі даних, що охоплюють як теоретичні концепції, так і практичне використання. Формальний математичний матеріал доповнюється пояснювальними прикладами, а приклади досліджень ілюструють застосування цих моделей в більш широкому контексті бізнесу.

У книзі розглянуто інформаційне навчання, навчання на основі подібності, розподіл усіх навчання і навчання на основі помилок. Опису кожного з цих підходів передує пояснення основної концепції, за якою слідують математичні моделі і алгоритми, ілюстровані детальними робочими прикладами. У книзі розглядаються методи оцінки моделей прогнозування та пропонуються два тематичних дослідження, які описують конкретні проекти аналізу даних на кожному етапі розробки, починаючи від формулювання бізнес-завдання і закінчуючи реалізацією аналітичного рішення.

Книга “Основи машинного навчання для аналітичного прогнозування” може використовуватися як підручник для студентів і аспірантів, що спеціалізуються в області машинного навчання, інформатики, інженерії, математики та статистики, а також як довідник для професіоналів. Машинне навчання часто використовується для побудови прогностичних моделей шляхом вилучення шаблонів з великих наборів даних. Ці моделі використовуються в додатках для прогнозування даних, включаючи прогнозування цін, оцінку ризику, прогнозування поведінки клієнтів і класифікацію документів.

Цей вступний підручник пропонує докладний і цілеспрямоване розгляд найбільш важливих підходів до комп’ютерного навчання, що використовуються в інтелектуальному аналізі даних, що охоплюють як теоретичні концепції, так і практичне використання. Формальний математичний матеріал доповнюється пояснювальними прикладами, а приклади досліджень ілюструють застосування цих моделей в більш широкому контексті бізнесу. Після обговорення переходу від підготовки даних до розуміння рішення, в книзі описуються чотири підходи до комп’ютерного навчання: інформаційне навчання, навчання на основі подібності, розподіл усіх навчання і навчання на основі помилок.

Опису кожного з цих підходів передує пояснення основної концепції, за якою слідують математичні моделі і алгоритми, ілюстровані детальними робочими прикладами. Нарешті, в книзі “Основи машинного навчання …” розглядаються методи оцінки моделей прогнозування та пропонуються два тематичних дослідження, які описують конкретні проекти аналізу даних на кожному етапі розробки, починаючи від формулювання бізнес-завдання і закінчуючи реалізацією аналітичного рішення.

Книга є результатом багаторічної роботи авторів в області машинного навчання та інтелектуального аналізу даних і підходить для використання студентами в галузі інформатики, інженерії, математики або статистики, аспірантами, що спеціалізуються в областях, пов’язаних з інтелектуальним аналізом даних, а також професіоналами в якості довідника.

———————

Купити в Україні, замовити онлайн в інтернет-магазині ReadMe (ридми), прийом замовлень цілодобово, оплата післяплатою, картою Visa, MasterCard, Приват24, LiqPay.

Для покупки натисніть кнопку «В кошик», потім – «Перегляд кошика», після цього – «Оформити замовлення»

Название

Основи машинного навчання для аналітичного прогнозування

Автор

, ,

Видавництво

діалектика

Мова

Русский

Количество страниц

656

Формат, мм

70×100 / 16

Бумага

офсетний

ISBN

978-5-6040044-9-4

Штрихкод

9785604004494

обкладинка

твердий