Машинное обучение учебное пособие для вузов

Машинное обучение, учебное пособие для вузов

Manylion Llyfryddiaeth
Prif Awdur:	Платонов А. В. Алексей Владимирович
Crynodeb:	URL: https://urait.ru/bcode/508804 (дата обращения: 27.08.2025). Учебное пособие содержит введение в методы автоматического извлечения или порождения знаний с помощью машинного обучения. Это сравнительно молодое, но перспективное направление в области искусственного интеллекта, поскольку оно позволяет работать с «сырыми» данными. Рассматриваются основные принципы машинного обучения, которые можно применять как в технических, так и в информационных системах. Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Для студентов высших учебных заведений, аспирантов, преподавателей, слушателей курсов повышения квалификации, а также разработчиков программного обеспечения.
Cyhoeddwyd:	Москва, Юрайт, 2022
Cyfres:	Высшее образование
Pynciau:	Искусственный интеллект и машинное обучение. Анализ данных Компьютерные и информационные науки Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение Нейронные сети в машинном обучении Машинное обучение Машинное обучение и майнинг данных Машинное обучение и приложения Машинное обучение на больших данных Методы машинного обучения Основы машинного обучения и майнинга данных Введение в машинное обучение Дополнительные главы машинного обучения Машинное обучение (продвинутый уровень) Машинное обучение в цифровой экономике Прикладное машинное обучение и интеллектуальный анализ данных Основы математической статистики в машинном обучении Искусственный интеллект и машинное обучение Технологии машинного обучения Машинное обучение и нейронные сети Машинное обучение без учителя Методы машинного обучения с учителем Задачи и модели машинного обучения Методы и технологии машинного обучения Технологии машинного обучения и Big Data программного обеспечения Интеллектуальные системы обработки информации и машинное обучение Алгоритмы машинного обучения Глубокое машинное обучение, часть Облачные вычисления для решения задач в машинном обучении Решение прикладных задач с применением методов машинного обучения Машинное обучение в задачах обработки аэрокосмической информации Разработка приложений для систем машинного обучения Имитационные модели в задачах машинного обучения Анализ больших данных и машинное обучение Глубокое машинное обучение Основы машинного обучения Компьютерное моделирование в машинном обучении Машинное обучение в финансах Машинное обучение в физике Методы кластеризации при мониторинге автоматизированных систем Методы машинного обучения в информационной безопасности Интеллектуальные системы и машинное обучение Основы анализа больших данных и машинное обучение Распознавание образов и машинное обучение Машинное обучение и обработка больших объемов данных Методы машинного обучения и визуализации данных Обработка медико-биологических данных методами машинного обучения: проектное обучение Применение методов машинного обучения в задачах распознавания образов Прикладные задачи машинного обучения и обработка больших данных Теория машинного обучения Нейронные сети и машинное обучение Машинное обучение и искусственный интеллект Анализ временных рядов методами машинного обучения Байесовские методы Системный анализ и информатика Машинное обучение Системный анализ и информатика Продвинутые методы машинного обучения Методы машинного обучения и интеллектуального анализа данных Математические основы машинного обучения Машинное обучение в задачах механики Машинное обучение для решения прикладных задач Технологии и инструментарий машинного обучения Интеллектуальные алгоритмы и машинное обучение Искусственный интеллект и машинное обучение в цифровой экономике Машинное обучение в инженерии знаний Машинное обучение и большие данные Машинное обучение и прикладная математика в Машинное обучение. Дополнительные главы Обучение машин: дополнительные главы Статистическая теория машинного обучения Машинное обучение и интеллектуальные системы Математические методы машинного обучения Машинное обучение в системах искусственного интеллекта Прикладные методы машинного обучения и анализа больших данных Современная прикладная статистика с элементами машинного обучения Алгоритмы и методы машинного обучения Модели и методы машинного обучения Машинное обучение и системы искусственного интеллекта в логистике Машинное обучение и управление большими данными Машинное обучение и управление большими данными в наукоемком производстве Машинное обучение в задачах прикладной экономики Машинное обучение и большие массивы данных Машинное обучение в интеллектуальных технических системах Нейронные сети и методы машинного обучения Дополнительные разделы машинного обучения Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение в химии и материаловедении Когнитивные технологии и машинное обучение в планировании и сопровождении спасательных и специальных операций Машинное обучение в физических задачах Методы машинного обучения для обработки промышленных данных Принципы машинного обучения Специализированные технологии машинного обучения Технологии машинного обучения в задачах развития городских территорий Технологии машинного обучения и анализа больших данных Статистические методы машинного обучения Математика машинного обучения Прикладные аспекты машинного обучения Введение в машинное обучение и анализ данных Машинное обучение (нейронные сети) Введение в искусственный интеллект и машинное обучение Основы искусственного интеллекта и машинного обучения Машинное обучение для решения задач кибернетики Методы оптимизации в машинном обучении Теория машинного обучения и распознавания образов Технологии и методы машинного обучения
Mynediad Ar-lein:	https://urait.ru/bcode/508804
Fformat:	Electronig Llyfr

Rhyngrwyd

https://urait.ru/bcode/508804