Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения. Учебное пособие
Об издании
Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинного и глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми оперирует область Data Science. Дан ознакомительный экскурс по теоретической составляющей курса, для каждой рассмотренной модели машинного/глубокого обучения поставлена в соответствие её прикладная реализация. Для студентов, обучающихся по направлению подготовки «Искусственный интеллект». Может быть полезно специалистам в области искусственного интеллекта.
Библиографическая запись
Пылов, П. А. Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения : учебное пособие / П. А. Пылов, Р. В. Майтак, А. В. Дягилева. — Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. — 256 c. — ISBN 978-5-9729-1547-7. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/133369.html (дата обращения: 29.09.2023). — Режим доступа: для авторизир. пользователей
РЕКОМЕНДУЕМ К ПРОЧТЕНИЮ
Глебов В.В., Кангин М.В., Кангин Е.М., Щеглетов К.А., Кангин А.М.
(Ай Пи Ар Медиа)
Миронов А.В., Садриева А.Н., Филатова Л.П.
(Ай Пи Ар Медиа)
Миронов А.В., Садриева А.Н., Филатова Л.П.
(Профобразование, Ай Пи Ар Медиа)
.jpg)
C ЭТОЙ КНИГОЙ ТАКЖЕ ЧИТАЮТ
Бадокин О.В., Блаженкова Т.А.
(Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, ЭБС АСВ)
Плёнкин А.П., Шулика М.Г., Михайлова В.Д.
(Издательство Южного федерального университета)
Мозолевская Н.В.
(Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ»)
Меньшикова Л.В.
(Новосибирский государственный технический университет)
Смирнова А.А.
(Сочинский государственный университет)
На конкретных примерах рассмотрим:
На конкретных примерах рассмотрим: