На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Искусственный интеллект. Машинное обучение» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программирование. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Искусственный интеллект. Машинное обучение
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
19 марта 2024
🔍 Загляните за кулисы "Искусственный интеллект. Машинное обучение" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Искусственный интеллект. Машинное обучение" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Джейд Картер) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Исследуйте мир машинного обучения с этой книгой, предназначенной для тех, кто стремится погрузиться в фундаментальные принципы и передовые методы этой динамично развивающейся области. От введения в основные концепции до глубокого погружения в продвинутые техники и приложения, каждая глава представляет собой комплексное исследование, подкрепленное практическими примерами и советами. Будучи ориентиром как для начинающих, так и для опытных практиков, данная книга поможет вам освоить ключевые навыки, необходимые для эффективного применения методов машинного обучения в реальных задачах.
📚 Читайте "Искусственный интеллект. Машинное обучение" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Искусственный интеллект. Машинное обучение", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Isolation Forest основан на интуитивной идее о том, что аномальные точки имеют более короткий путь к корню дерева решений, чем обычные точки. Он строит лес деревьев решений, где каждое дерево разбивает пространство данных на подмножества, пытаясь изолировать аномальные точки от обычных. Затем аномальные наблюдения, которые требуют меньше разбиений для изоляции, считаются аномальными.
One-Class SVM, с другой стороны, обучает модель только на нормальных данных и затем оценивает, насколько новые наблюдения отклоняются от этой модели.
Тут будет реклама 1
Он стремится построить гиперплоскость, которая разделяет нормальные данные от потенциальных аномалий в пространстве признаков. Таким образом, он оценивает "нормальность" новых наблюдений, и если значение функции решения на новом наблюдении ниже определенного порога, это наблюдение считается аномальным.
Оба этих метода имеют свои преимущества и могут быть эффективными при выявлении аномалий в различных типах данных. Isolation Forest хорошо работает с большими данными и обладает низкой сложностью вычислений, в то время как One-Class SVM может быть эффективным при работе с многомерными данными и наборами данных с низкой плотностью.
Тут будет реклама 2
Выбор конкретного метода зависит от характеристик данных, размера выборки и требований к точности.
Наконец, можно обучать модели на нормальных данных и выявлять аномалии на основе их отклонения от этой модели. Например, можно использовать автоэнкодеры в нейронных сетях для обучения модели на нормальных данных и затем оценивать реконструкцию новых наблюдений.
Тут будет реклама 3
Наблюдения, которые плохо восстанавливаются моделью, могут рассматриваться как аномальные.
Давайте рассмотрим пример использования алгоритма Isolation Forest для выявления аномалий в наборе данных.
Предположим, у нас есть данные о времени выполнения операций в компьютерной сети, и мы хотим выявить аномальные операции, которые могут указывать на наличие сбоев или атак в системе.
Воспользуемся библиотекой scikit-learn для реализации Isolation Forest:
```python
from sklearn.
Тут будет реклама 4
ensemble import IsolationForest
import numpy as np
# Пример данных о времени выполнения операций (в миллисекундах)
data = np.array([100, 120, 105, 110, 115, 130, 150, 200, 300, 400, 1000])
# Преобразуем данные в столбец (необходимо для scikit-learn)
data = data.reshape(-1, 1)
# Создаем модель Isolation Forest
model = IsolationForest(contamination=0.1) # contamination – ожидаемая доля аномалий в данных
# Обучаем модель
model.
Мнения
О книге «Искусственный интеллект. Машинное обучение» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
Другие книги автора
Если «Искусственный интеллект. Машинное обучение» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Джейд Картер! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
