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
Предположим, есть крупный гипермаркет, и чтобы делать точечные рекламные акции для своих потребителей, ему необходимо будет разбить их по группам или кластерам. И если сейчас акция на спортивные товары, то отправлять информацию об этой акции не всем подряд потребителям, а только тем, кто в прошлом уже покупали спортивные товары.
Таким образом, основная разница между обучением с учителем и обучением без учителя, это то, что в обучении с учителем мы используем маркированные данные, где каждый объект помечен и относится к тому или иному классу или имеет конкретное числовое значение.
Тут будет реклама 1
И на основе этих помеченных данных наша модель строит алгоритм, который помогает нам прогнозировать результаты при новых данных. А в обучении без учителя, имеющиеся у нас данные непромаркированы, и компьютер самостоятельно выводит определенные закономерности и общие признаки и разделяет все объекты на разные группы, схожие внутри одной группы и отличающиеся от объектов в других группах.
Основные задачи обучения с учителем разделяются на два типа: Классификация, когда мы разделяем наши данные на классы, и Регрессия, когда мы делаем численный прогноз на основе предыдущих данных.
Тут будет реклама 2
Основные задачи обучения без учителя включают в себя кластеризацию, когда компьютер делит наши данные на группы или кластеры. И снижение размерности, которое необходимо для более удобной демонстрации больших объемов данных.
Указанные задачи мы рассмотрим более подробно в следующих главах.
Регрессия
Итак, одной из самых популярных задач машинного обучения является регрессия.
Тут будет реклама 3
Это задача определить какую-то величину в цифрах (например, вес человека, стоимость квартиры, объем продаж) используя известную информацию (рост, площадь, удаленность от метро, сезонность).
Давайте возьмем пример с предсказанием стоимости квартиры в зависимости от площади. Для любой задачи машинного обучения нужны данные, и чем больше, тем лучше. Так вот, представим, что у нас есть табличка с данными, в одном столбце площадь квартиры, в другом цена этой квартиры.
Тут будет реклама 4
Мы располагаем эти данные на графике и в принципе можем заметить, что тут имеется определенная линейная зависимость, которая достаточно очевидна, что чем больше площадь, тем выше стоимость квартиры. Понятное дело, что на стоимость квартиры будет влиять намного больше факторов, как например, удаленность от центра города и от метро, этажность, возраст дома и т.д. Но для упрощения, возьмем всего один признак – площадь квартиры.
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.
