Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных Флах Питер ДМК Пресс

Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению - разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения. Автор воздал должное невероятному богатству предмета и не упустил из вида объединяющих принципов. Читатель с первых страниц погружается в машинное обучение в действии, но без не нужных на первых порах технических деталей. По мере изучения предмета тщательно подобранные примеры, сопровождаемые иллюстрациями, постепенно усложняются • В книге описан широкий круг логических, геометрических и статистических моделей, затрагиваются и такие находящиеся на переднем крае науки темы, как матричная факторизация и анализ РХП. Особое внимание уделено важнейшей роли признаков

Машинное обучение часто используется для построения прогностических моделей путем извлечения шаблонов из больших наборов данных. Эти модели используются в приложениях для прогнозирования данных, включая прогнозирование цен, оценку риска, прогнозирование поведения клиентов и классификацию документов. Этот вводный учебник предлагает подробное и целенаправленное рассмотрение наиболее важных подходов к компьютерному обучению, используемых в интеллектуальном анализе данных, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения. Формальный математический материал дополняется пояснительными примерами, а примеры исследований иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса. После обсуждения перехода от подготовки данных до понимания решения в книге описываются четыре подхода к компьютерному обучению: информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок

Книга представляет собой учебник по машинному обучению с акцентом на коммерческие приложения. Она предлагает подробное описание наиболее важных подходов к машинному обучению, используемых в интеллектуальном анализе данных, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения. Формальный математический материал дополняется пояснительными примерами, а примеры исследований иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса

Автор этой книги понятным неспециалисту языком рассказывает о том, что такое большие данные, как они меняют мир и что нужно делать, чтобы повысить уровень аналитики в своей организации и принимать взвешенные решения, основанные на информации.Из этой книги вы узнаете:- что такое большие данные, почему они важны и в чем их преимущества;- каковы основные источники больших данных;- какие технологии и процессы помогут совладать с ними;- что отличает хорошего аналитика и хорошую аналитическую команду;- и как привить культуру анализа и инноваций в своей компании.Большие данные проникают повсюду. Число источников больших данных растет. Правильное использование и анализ информации могут стать вашим конкурентным преимуществом

Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц. Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное «машинное обучение» заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых «обучающими данными») даст желаемые результаты • Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе

Предлагаемое издание посвящено одному из малоизученных в гуманитарной науке вопросу – коллективной идентичности в ее цивилизационных формах. Сделан акцент на характеристике разных проявлений коллективной идентичности – от групповых, субкультурных и этнических до цивилизационных. Впервые делается попытка применения функционального подхода к искусству в его отношении к цивилизации. Предлагается опыт анализа искусства в границах типа цивилизации (Россия). Выявляются в больших длительностях истории специфические функции искусства, связанные с формированием и поддержанием коллективной идентичности и с его способностью преодолевать ее возможные кризисы. Обращается внимание на то, что идеологический период в российской истории является лишь одним из периодов в длительной истории российской цивилизации и, соответственно, цивилизационной идентичности

В книге представлены новые образы и идентичности России, в создании которых немалую роль сыграли творчество и общественная деятельность В.А. Тишкова, более двух десятилетий возглавляющего Институт этнологии и антропологии РАН и по праву ставшего признанным лидером российских этнологов и антропологов • Очерки, написанные авторами не только по плану научной работы, но и по призыву сердца, позволяют проследить, как круто менялись образы России, корреспондируя с ее прежней и, особенно, советской историей • В первом разделе раскрываются кардинальные проблемы формирования воображаемых и реальных идентичностей, движения русской идеи от мессианства к прагматизму, соотношений категорий "российской цивилизации" и "полиэтничности", складывание условий и направлений формирования гражданской нации

К концу второго десятилетия XXI века мир меняется как никогда стремительно: ещё вчера человечество восхищалось открывающимися перед ним возможностями цифровой эпохи - но уже сегодня государства принимают законы о «суверенных интернетах», социальные сети становятся площадками «новой цензуры, а смартфоны превращаются в инструменты глобальной слежки. Как же так вышло, как к этому относиться и что нас ждёт впереди? - Поискам ответов именно на эти предельно актуальные вопросы посвящена данная книга • Беря за основу диалектические методы классического марксизма и отталкиваясь от обстоятельств сегодняшнего дня. Виталий Мальцев выстраивает логическую картину будущего, последовательно добавляя в её видение всё новые факты и нюансы, а также представляет широкий спектр современных исследований и представлений о возможных вариантах развития событий с различных политических позиций