На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Машинное обучение. Погружение в технологию» — 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.
Машинное обучение. Погружение в технологию
0 баллов
0 мнений
1 чтение
Автор
Дата выхода
03 июня 2023
🔍 Загляните за кулисы "Машинное обучение. Погружение в технологию" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Машинное обучение. Погружение в технологию" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Артем Демиденко) 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
Практическое руководство, предназначенное для всех, кто хочет войти в мир машинного обучения и освоить его основы. Авторы книги предлагают читателям увлекательное путешествие в эту захватывающую область, начиная с основных концепций и принципов машинного обучения и заканчивая практическими навыками построения и обучения моделей. Внутри книги читатели найдут понятные объяснения ключевых алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия, классификация, кластеризация и глубокое обучение. Они узнают, как подготовить данные для обучения моделей, как выбрать и настроить подходящие алгоритмы, а также как оценивать и улучшать производительность моделей.
📚 Читайте "Машинное обучение. Погружение в технологию" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Машинное обучение. Погружение в технологию", 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
Обучение с учителем: в этом подходе модель обучается на основе обучающей выборки, которая состоит из пар "входные данные – выходные данные" или "характеристики – целевая переменная". Модель учится находить зависимости между входными данными и соответствующими выходными данными, что позволяет ей делать предсказания для новых данных. Примерами алгоритмов обучения с учителем являются линейная регрессия, логистическая регрессия, метод k ближайших соседей и градиентный бустинг. Примеры алгоритмов обучения с учителем, которые мы упомянули:
1.
Тут будет реклама 1
Линейная регрессия: Этот алгоритм используется для решения задач регрессии, где модель стремится предсказывать непрерывные числовые значения. Линейная регрессия моделирует линейную зависимость между входными признаками и целевой переменной.
2. Логистическая регрессия: Этот алгоритм также используется в задачах классификации, но вместо предсказания числовых значений модель предсказывает вероятности принадлежности к определенным классам.
Тут будет реклама 2
Логистическая регрессия обычно применяется для бинарной классификации.
3. Метод k ближайших соседей (k-NN): Это простой алгоритм классификации и регрессии, основанный на принципе ближайших соседей. Модель классифицирует новый пример на основе ближайших к нему соседей из обучающей выборки.
4. Градиентный бустинг: Этот алгоритм используется для задач классификации и регрессии и основан на комбинировании слабых прогнозов (например, деревьев решений) для создания более сильной модели.
Тут будет реклама 3
Градиентный бустинг последовательно добавляет новые модели, корректируя ошибки предыдущих моделей.
Это только несколько примеров алгоритмов обучения с учителем, и в области Машинного обучения существует множество других алгоритмов и методов, которые можно применять в зависимости от конкретной задачи и типа данных.
Обучение без учителя: в этом подходе модель обучается на основе не размеченных данных, то есть данных без явно указанных выходных меток.
Тут будет реклама 4
Цель состоит в том, чтобы найти скрытые закономерности, структуры или группы в данных. Задачи кластеризации и понижения размерности являются примерами обучения без учителя. В этом случае модель сама находит внутренние структуры в данных, не требуя явных ответов. Целью обучения без учителя является нахождение скрытых закономерностей, структур или групп в данных.
Некоторые из примеров задач обучения без учителя:
1.
Мнения
О книге «Машинное обучение. Погружение в технологию» 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 «Машинное обучение. Погружение в технологию» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Артем Демиденко! 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.
