Автор: С.В. Умняшкин
ISBN: 978-5-94836-709-5
М.: ТЕХНОСФЕРА, 2025. – 324 с.

sitemap
Наш сайт использует cookies. Продолжая просмотр, вы даёте согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с нашей Политикой Конфиденциальности
Согласен
Поиск:

Вход
Архив журнала
Журналы
Медиаданные
Редакционная политика
Реклама
Авторам
Контакты
TS_pub
technospheramag
technospheramag
ТЕХНОСФЕРА_РИЦ
© 2001-2025
РИЦ Техносфера
Все права защищены
Тел. +7 (495) 234-0110
Оферта

Яндекс.Метрика
R&W
 
 
Вход:

Ваш e-mail:
Пароль:
 
Регистрация
Забыли пароль?
Книги по связи
Кааранен Х., Ахтиайнен А., Лаитинен Л.
Другие серии книг:
Мир связи
Библиотека Института стратегий развития
Мир квантовых технологий
Мир математики
Мир физики и техники
Мир биологии и медицины
Мир химии
Мир наук о Земле
Мир материалов и технологий
Мир электроники
Мир программирования
Мир строительства
Мир цифровой обработки
Мир экономики
Мир дизайна
Мир увлечений
Мир робототехники и мехатроники
Для кофейников
Мир радиоэлектроники
Библиотечка «КВАНТ»
Умный дом
Мировые бренды
Вне серий
Библиотека климатехника
Мир транспорта
Мир фотоники
Мир станкостроения
Мир метрологии
Мир энергетики
Книги, изданные при поддержке РФФИ
Новости
В серии книг «МИР математики» вышла книга «Введение в статистическую теорию распознавания образов и машинного обучения: учебное пособие»
Просмотры: 1929
15.01.2025
Автор: С.В. Умняшкин
ISBN: 978-5-94836-709-5
М.: ТЕХНОСФЕРА, 2025. – 324 с.
В рамках статистического подхода излагаются основы машинного обучения и распознавания образов. Изучаются методы и модели, применяемые для решения задач регрессии и классификации, кластеризации и анализа данных. Рассматриваются аспекты применения для решения указанных задач искусственных нейронных сетей, машин опорных векторов, ансамблей распознавателей, а также сопутствующие методы предварительной обработки данных и скрытые марковские модели.

Актуальность данной темы обусловлена революционным прогрессом в создании высокопроизводительных систем и платформ на основе технологий распределенных и параллельных вычислений, который стал мощным импульсом для развития теории и практики искусственного интеллекта и распознавания образов в начале XXI века. Это создает новые возможности для применения алгоритмов и методов на основе искусственных нейронных сетей, которые сегодня являются основой многих систем ИИ. Учебное пособие будет полезно для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Прикладная математика», «Математика и компьютерные науки», так и для широкого круга читателей, интересующихся данной темой.

Заказать книгу в издательстве
 
 Комментарии читателей
Разработка: студия Green Art