На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python» — 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 и Машинное обучение. Основы программирования на Python
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
18 сентября 2020
🔍 Загляните за кулисы "Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python" — 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 и Машинное обучение. Основы программирования на Python" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Тимур Казанцев) 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
В этой книге мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Вы познакомитесь с основными алгоритмами и моделями, использующимися для решения абсолютно разных задач. Мы научимся предсказывать цены на квартиры, ВВП стран, распределим цветы на разные классы и даже построим собственную нейронную сеть, которая сможет предсказывать, что изображено на рисунке.
Для желающих овладеть языком программирования Python, на котором решается большинство задач по машинному обучению, мы пройдем основы программирования на этом языке и научимся использовать его для построения моделей машинного и глубокого обучения.
📚 Читайте "Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python", 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
Во-вторых, обучение с учителем не обязательно подразумевает, что кто-то стоит над компьютером и контролирует каждое его действие. В терминах машинного обучения, обучение с «учителем» означает, что человек уже подготовил данные для дальнейшей работы над ними компьютером, то есть у каждого объекта имеется метка (на англ. label) которая выделяет этот объект от остальных объектов или дает ему какое-то именное или числовое наименование. И компьютеру остается только найти закономерности между признаками объектов и их наименованиями, основываясь на этих подготовленных или как их называют помеченных данных.
Тут будет реклама 1
На английском такие данные называются labeled data.
Обучение с учителем включает два основных типа задач: регрессия и классификация. Давайте посмотрим на типичный пример задачи классификации.
Это будет пример цветков ириса Фишера. Этот набор данных стал уже классическим, и часто используется для иллюстрации работы различных статистических алгоритмов. Вы можете найти его по следующей ссылке (https://gist.
Тут будет реклама 2
github.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7) либо просто вбив в интернете.
В природе существует три вида цветков ириса. Они отличаются друг от друга размерами лепестка и чашелистника. Все данные по цветкам занесены в таблицу, в столбиках указаны длина и ширина лепестка, а также длина и ширина чашелистника. В последнем столбце указан вид ириса – Ирис щетинистый (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D1%80%D0%B8%D1%81_%D1%89%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%8B%D0%B9) (Iris setosa), Ирис виргинский (https://ru.
Тут будет реклама 3
wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%98%D1%80%D0%B8%D1%81_%D0%B2%D0%B8%D1%80%D0%B3%D0%B8%D0%BD%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9&action=edit&redlink=1) (Iris virginica) и Ирис разноцветный (https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%98%D1%80%D0%B8%D1%81_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BD%D0%BE%D1%86%D0%B2%D0%B5%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9&action=edit&redlink=1) (Iris versicolor). Тот или иной вид ириса и является в нашем случае меткой.Тут будет реклама 4
На основании этого набора данных требуется построить правило классификации, определяющее вид растения в зависимости от размеров. Это задача многоклассовой классификации (https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%9C%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F&action=edit&redlink=1), так как имеется три класса – три вида ириса.
Мнения
О книге «Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python» 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 и Машинное обучение. Основы программирования на Python» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Тимур Казанцев! 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.
