г. Москва, Московская область
ДМК-Пресс Идеи машинного обучения Шалев-Шварц Шай, Бен-Давид Шай

ДМК-Пресс Идеи машинного обучения Шалев-Шварц Шай, Бен-Давид Шай

цена 2 652 руб.
Перейти в интернет-магазин
купить в магазине My-shop.ru г. Москва
Машинное обучение - один из самых быстро развивающихся разделов информатики с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги - познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, РАС-байесовский подход и границы сжатия подробнее
Смотрите также
С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python • С этой книгой вы научитесь • применять большинство масштабируемых алгоритмов машинного обучения • работать с новейшими крупномасштабными методами машинного обучения • увеличивать прогнозную точность при помощи методов глубокого обучения и масштабируемых методов обработки данных • работать с вычислительной парадигмой Map-Reduce в платформе Spark • применять эффективные алгоритмы машинного обучения на основе платформ Spark и Hadoop • создавать мощные ансамбли в крупном масштабе • использовать потоки данных для обучения линейных и нелинейных прогнозных моделей на чрезвычайно больших наборах данных, используя всего одну машину
My-shop.ru г. Москва
1 620 руб.
"Если вы собираетесь использовать машинное обучение для решения крупномасштабных практических задач, могу только порадоваться, что вы наткнулись на эту книгу. Читайте с удовольствием!" • Кэсси Козырков, главный специалист по теории принятия решений в Google • "Фундаментальная работа о практическом построении моделей машинного обучения и их развертывании в производственной среде. Подоспела как раз в тот момент, когда компании начали прозревать и осознавать, что для того, чтобы решение, основанное на машинном обучении, заработало, необходимы осознанные усилия инженеров и знакомство с передовыми практиками. Еще одна замечательная книга от Андрея!" • Каролис Урбонас, начальник отдела машинного обучения в Amazon • Новая книга Андрея Буркова, автора "Машинного обучения без лишних слов", мирового бестселлера, изданного на одиннадцати языках, - самая полная из существующих книг по прикладному ИИ
My-shop.ru г. Москва
1 915 руб.
Данный классический труд содержит обстоятельное современное введение в машинное обучение (включая глубокое обучение), рассматриваемое сквозь объединяющую призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений. Включен базовый математический аппарат (в т. ч. элементы линейной алгебры и теории оптимизации), основы обучения с учителем (включая линейную и логистическую регрессию и глубокие нейронные сети), а также более сложные темы (в т. ч. перенос обучения и обучение без учителя). Упражнения в конце глав помогут читателям применить полученные знания, а в приложении имеется сводка используемых обозначений • В основу издания легла вышедшая в 2012 году книга Кэвина Мэрфи "Machine Learning: A Probabilistic Perspective". Однако это совершенно новая работа, отражающая многие достижения, случившиеся в этой области за последние 10 лет
My-shop.ru г. Москва
4 420 руб.
Данная книга представляет собой краткий учебный курс для школьников и студентов по машинному зрению и цифровой обработки изображений в среде визуального программирования LabVIEW с использованием библиотеки IMAQ Vision. Рассматриваются основные аспекты получения, хранения, обработки и анализа цифровых изображений, а также автоматического выделения и распознавания на изображениях различного рода объектов • Приводятся многочисленные примеры практических приложений машинного и компьютерного зрения в таких областях, как автоматизация измерений и технический контроль, видеонаблюдение, биометрия, обработка документов, медицинские приложения
My-shop.ru г. Москва
663 руб.
Путешествия во времени – нарушение законов природы или непознанная сторона реальности? Книга, которую вы держите в руках, предлагает сугубо научную трактовку этого процесса, а попутно ставит перед читателем ряд философско-этических вопросов, основной из которых формулируется так: «Властен ли человек над временем?» • Темы, рассматриваемые в книге • - история вопроса: философы vs ученые • - однонаправленно ли время • - пространство-время как единая категория • - путешествия во времени и расщепление Вселенных • - как передать сигнал в прошлое • - движение со сверхсветовой скоростью • - время и гравитация • - «в стадии разработки»: научные описания машины времени
My-shop.ru г. Москва
1 915 руб.
В книге собрано 46 классических статей по информатике, которые прочертили карту развития этой науки. Охвачены все аспекты компьютерных наук; особое внимание уделяется периоду с 1936 по 1980 годы, но рассматриваются и важные ранние работы. Знакомя читателей с работами мыслителей от Аристотеля и Лейбница до Алана Тьюринга и Норберта Винера, книга документирует открытия и изобретения, приведшие к созданию современного цифрового мира. Каждую статью сопровождает краткий очерк, где представлен исторический и интеллектуальный контекст, за авторством Гарри Льюиса, редактора издания
My-shop.ru г. Москва
2 946 руб.
Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас • Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи глубокого обучения и нейронных сетей • Второй том посвящен нейронным сетях – быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем в издательстве «ДМК Пресс» ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения
My-shop.ru г. Москва
3 094 руб.
Elastic Stack – это комплексное решение для анализа журналов, которое помогает пользователям эффективно получать, обрабатывать и анализировать данные поиска. Книга содержит всесторонний обзор функций машинного обучения Elastic Stack (Elastic ML) как для анализа данных временных рядов, так и для классификации, регрессии и обнаружения выбросов. Концепции машинного обучения объясняются понятным и доступным языком. Рассмотрен анализ временных рядов для различных типов данных, таких как файлы журналов, сетевые потоки, показатели приложений и финансовые данные. Описано использование Elastic ML для ведения журнала, обеспечения безопасности и отслеживания показателей • После прочтения вы приобретете практический опыт совместного ис-пользования технологии машинного обучения и Elastic Stack, а также знания, необходимые для включения машинного обучения в вашу платформу распределенного поиска и анализа данных
My-shop.ru г. Москва
2 210 руб.
Эта книга - руководство для всех, кто намерен освоить использование технологии машинного обучения для обеспечения безопасности компьютерных систем, от выявления различных аномалий до защиты конечных пользователей • Представлены примеры возможного практического применения технологии машинного обучения для решения таких задач, как обнаружение вторжения, классификация вредоносных программ и анализ сетевой среды. В дополнение к изучению основных алгоритмов и методик машинного обучения особое внимание уделено трудным задачам по созданию работоспособных, надежных масштабируемых систем извлечения и анализа данных в сфере обеспечения безопасности • Издание будет полезно всем специалистам по компьютерной безопасности для усовершенствования контролируемых систем
My-shop.ru г. Москва
1 547 руб.
Эта книга научит вас, как создавать интеллектуальные системы от начала до конца и использовать машинное обучение на практике. Вы узнаете, как эффективно применять свои навыки разработки программного обеспечения, науки о данных, машинного обучения и управления проектами • Книга основана на более чем десятилетнем опыте создания интеллектуальных систем, которые обеспечивают сотни миллионов взаимодействий пользователей в день в некоторых из крупнейших и наиболее важных программных систем в мире • Издание будет полезно инженерам-программистам, специалистам по машинному обучению и руководителям проектов, которые хотят создавать и внедрять эффективные интеллектуальные системы
My-shop.ru г. Москва
1 326 руб.
Глубокое обучение — это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Поскольку компьютер приобретает знания из опыта, отпадает нужда в человеке-операторе, который формально описывает необходимые компьютеру знания. Иерархическая организация позволяет компьютеру обучаться сложным концепциям, конструируя их из более простых; граф такой иерархии может содержать много уровней. В этой книге читатель найдет широкий обзор тем, изучаемых в глубоком обучении • Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей, и др
My-shop.ru г. Москва
2 946 руб.
Все, что должен знать разработчик-практик, чтобы приступить к применению глубокого обучения для решения реальных задач! • Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение - и особенно глубокие нейронные сети - может изменить вашу организацию? • Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения • Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения - настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций - актуальные для любой библиотеки, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня
My-shop.ru г. Москва
2 357 руб.
Compare-Price.ru - сравнение цен интернет-магазинов. Просто выбрать. Легко купить.