Машинное обучение. Учебное пособие

Издание освещает вопросы применения ряда сквозных технологий, приведённых в Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации», таких как: «Технологии машинного обучения и когнитивные технологии», «Искусственный интеллект». Учебное пособие посвящено изучению машинного обучения — основе современного искусственного интеллекта. В книге рассматриваются базовые алгоритмы классического машинного обучения и основы полносвязных нейронных сетей. Лабораторные работы реализуются в интерактивной оболочке Jupyter Notebook на языке Python с использованием самой популярной библиотеки машинного обучения Scikit-Learn. По каждой рассматриваемой теме даётся теоретическое введение. Кроме общего списка литературы по каждой теме приведена подробная библиография для углубленного изучения. Подготовлено в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего образования. Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлению подготовки 01.03.02 «Прикладная математика и информатика», а также по укрупнённой группе направлений подготовки 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Машинное обучение». Пособие также может быть полезно преподавателям вузов и специалистам, применяющим методы машинного обучения в своей профессиональной деятельности.

Горбаченко В.И. Машинное обучение : учебное пособие / Горбаченко В.И., Савенков К.Е., Малахов М.А.. — Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2023. — 217 c. — ISBN 978-5-4497-1860-0. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/125886.html (дата обращения: 22.03.2023). — Режим доступа: для авторизир. пользователей. - DOI: https://doi.org/10.23682/125886