Машинное обучение

Авторы: Горбаченко В.И., Савенков К.Е., Малахов М.А.

Издательство: Ай Пи Ар Медиа

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.