Прикладные методы анализа данных и знаний
| প্রধান লেখক: | |
|---|---|
| সংক্ষিপ্ত: | Главная цель машинной обработки экспериментальных или статистических данных состоит в автоматическом обнаружении скрытых в них закономерностей. Эти закономерности или знания позволяют понять сущность изучаемого процесса и, опираясь на имеющиеся данные, предсказывать новые факты. Первая часть книги содержит описание основных понятий, используемых в данной области. Во второй части представлен широкий круг методов и алгоритмов, с помощью которых из данных извлекаются новые знания. Большие объемы знаний также требуют машинной обработки с целью обнаружения закономерностей более высокого уровня или метазнаний. Третья часть книги и посвящена методам анализа знаний. В книге отражены оригинальные результаты, полученные автором и его сотрудниками. Большая часть приведенных в ней алгоритмов давно и широко применяется при решении прикладных задач из области геологии, медицины, экономики, океанологии, речевой технологии и многих других. Студентам разных специальностей книга позволит познакомиться с основными идеями, используемыми в современных методах анализа данных и знаний. Аспиранты, специализирующиеся в области прикладной статистики и искусственного интеллекта, могут найти в ней предмет для постановки новых направлений исследований. Практики из любой прикладной области, связанные с необходимостью анализировать информацию в процессе принятия решений, узнают о новых средствах поддержки их деятельности. |
| ভাষা: | রুশ |
| প্রকাশিত: |
Новосибирск, Изд-во Ин-та математики СО РАН, 1999
|
| বিষয়গুলি: | |
| বিন্যাস: | গ্রন্থ |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=88250 |
| দৈহিক বর্ননা: | 270 с. ил. |
|---|---|
| সংক্ষিপ্ত: | Главная цель машинной обработки экспериментальных или статистических данных состоит в автоматическом обнаружении скрытых в них закономерностей. Эти закономерности или знания позволяют понять сущность изучаемого процесса и, опираясь на имеющиеся данные, предсказывать новые факты. Первая часть книги содержит описание основных понятий, используемых в данной области. Во второй части представлен широкий круг методов и алгоритмов, с помощью которых из данных извлекаются новые знания. Большие объемы знаний также требуют машинной обработки с целью обнаружения закономерностей более высокого уровня или метазнаний. Третья часть книги и посвящена методам анализа знаний. В книге отражены оригинальные результаты, полученные автором и его сотрудниками. Большая часть приведенных в ней алгоритмов давно и широко применяется при решении прикладных задач из области геологии, медицины, экономики, океанологии, речевой технологии и многих других. Студентам разных специальностей книга позволит познакомиться с основными идеями, используемыми в современных методах анализа данных и знаний. Аспиранты, специализирующиеся в области прикладной статистики и искусственного интеллекта, могут найти в ней предмет для постановки новых направлений исследований. Практики из любой прикладной области, связанные с необходимостью анализировать информацию в процессе принятия решений, узнают о новых средствах поддержки их деятельности. |
| আইসবিএন: | 5861340609 |