Choice of metadata IPR SMART
Page 6, Results: 75
Report on unfulfilled requests: 0
51.
Подробнее
Разработка AI-системы для превентивного определения заболеваний сердечно-сосудистой системы : монография / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 104 с. - ISBN 978-5-9729-1948-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
ai-система -- кардиологические данные -- кардиология -- машинное обучение -- разработка -- сердечно-сосудистая система -- сердечное заболевание
Аннотация: Монография посвящена разработке и аналитике прикладных моделей машинного обучения, которые могут быть использованы в качестве основы для прогнозирования и превентивного определения заболеваний сердечно-сосудистой системы человека. Для специалистов прикладной сферы анализа данных. Может быть полезно студентам и сотрудникам высших технических учебных заведений.
Доп.точки доступа:
Пылов, П. А.
Майтак, Р. В.
Дягилева, А. В.
Протодьяконов, А. В.
Разработка AI-системы для превентивного определения заболеваний сердечно-сосудистой системы : монография / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 104 с. - ISBN 978-5-9729-1948-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
ai-система -- кардиологические данные -- кардиология -- машинное обучение -- разработка -- сердечно-сосудистая система -- сердечное заболевание
Аннотация: Монография посвящена разработке и аналитике прикладных моделей машинного обучения, которые могут быть использованы в качестве основы для прогнозирования и превентивного определения заболеваний сердечно-сосудистой системы человека. Для специалистов прикладной сферы анализа данных. Может быть полезно студентам и сотрудникам высших технических учебных заведений.
Доп.точки доступа:
Пылов, П. А.
Майтак, Р. В.
Дягилева, А. В.
Протодьяконов, А. В.
52.
Подробнее
Системы нечеткого вывода (с примерами и практическими занятиями) : учебное пособие / Сериков С. А. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. - 103 с. - ISBN 978-5-7422-8076-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
fuzzy logic toolbox -- matlab -- simulink-модель -- вычислительная среда -- искусственный интеллект -- нечеткая импликация -- система нечеткого вывода
Аннотация: Основными задачами учебного пособия являются: ознакомление студентов с принципами, методами и инструментальными средствами построения систем нечеткого вывода; изучение особенностей систем различных типов; получение обучающимися необходимых навыков для применения систем нечеткого вывода при решении задач управления и моделирования различных систем. Учебное пособие содержит теоретическую часть, а также материалы для практических занятий по четырем темам, предполагающим приобретение навыков разработки систем нечеткого вывода в пакете расширения Fuzzy Logic Toolbox вычислительной среды MatLab и изучение основных принципов использования систем нечеткого вывода в Simulink-моделях.\nПредназначено для студентов очной, очно-заочной и заочной форм обучения, изучающих дисциплину «Методы искусственного интеллекта», и посвящено изучению одного из методов искусственного интеллекта – системам нечеткого вывода.
Доп.точки доступа:
Сериков, С. А.
Серикова, Е. А.
Кочнева, О. В.
Мохова, Н. А.
Системы нечеткого вывода (с примерами и практическими занятиями) : учебное пособие / Сериков С. А. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. - 103 с. - ISBN 978-5-7422-8076-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
fuzzy logic toolbox -- matlab -- simulink-модель -- вычислительная среда -- искусственный интеллект -- нечеткая импликация -- система нечеткого вывода
Аннотация: Основными задачами учебного пособия являются: ознакомление студентов с принципами, методами и инструментальными средствами построения систем нечеткого вывода; изучение особенностей систем различных типов; получение обучающимися необходимых навыков для применения систем нечеткого вывода при решении задач управления и моделирования различных систем. Учебное пособие содержит теоретическую часть, а также материалы для практических занятий по четырем темам, предполагающим приобретение навыков разработки систем нечеткого вывода в пакете расширения Fuzzy Logic Toolbox вычислительной среды MatLab и изучение основных принципов использования систем нечеткого вывода в Simulink-моделях.\nПредназначено для студентов очной, очно-заочной и заочной форм обучения, изучающих дисциплину «Методы искусственного интеллекта», и посвящено изучению одного из методов искусственного интеллекта – системам нечеткого вывода.
Доп.точки доступа:
Сериков, С. А.
Серикова, Е. А.
Кочнева, О. В.
Мохова, Н. А.
53.
Подробнее
Лекун, Я.
Как учится машина: революция в области нейронных сетей и глубокого обучения / Лекун Я. - Москва : Альпина ПРО, 2021. - 335 с. - ISBN 978-5-907394-92-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- распознавание -- умная машина -- управление
Аннотация: Мы живем во время революции, еще 50 лет назад казавшейся невероятной, – революции в области умных машин, которые теперь обучаются самостоятельно, вместо того чтобы просто выполнять запрограммированные команды. И возможности таких машин огромны: распознавание изображений, лиц и голосов, переводы на сотни языков, беспилотное управление автомобилями, обнаружение опухолей на медицинских снимках и многое другое. Автор книги Ян Лекун стоит у истоков этой революции. Лауреат премии Тьюринга, профессор Нью-Йоркского университета и руководитель фундаментальными исследованиями в Facebook, он является одним из изобретателей глубокого обучения, применяемого к так называемым искусственным нейронным сетям, архитектура и функционирование которых вдохновлены устройством человеческого мозга. В своей книге он, не прибегая к метафорам, делится своим научным подходом на стыке компьютерных наук и нейробиологии, проливая свет на будущее искусственного интеллекта, связанные с ним проблемы и перспективы. Сегодня искусственный интеллект действительно меняет общество. Эта понятная и доступная книга перенесет вас в самое сердце машины, открывая новый увлекательный мир, который уже является нашей реальностью.
Доп.точки доступа:
Арсенова, Е. \пер.\
Скворцова, В. \ред.\
Плец, М. \ред.\
Лекун, Я.
Как учится машина: революция в области нейронных сетей и глубокого обучения / Лекун Я. - Москва : Альпина ПРО, 2021. - 335 с. - ISBN 978-5-907394-92-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- распознавание -- умная машина -- управление
Аннотация: Мы живем во время революции, еще 50 лет назад казавшейся невероятной, – революции в области умных машин, которые теперь обучаются самостоятельно, вместо того чтобы просто выполнять запрограммированные команды. И возможности таких машин огромны: распознавание изображений, лиц и голосов, переводы на сотни языков, беспилотное управление автомобилями, обнаружение опухолей на медицинских снимках и многое другое. Автор книги Ян Лекун стоит у истоков этой революции. Лауреат премии Тьюринга, профессор Нью-Йоркского университета и руководитель фундаментальными исследованиями в Facebook, он является одним из изобретателей глубокого обучения, применяемого к так называемым искусственным нейронным сетям, архитектура и функционирование которых вдохновлены устройством человеческого мозга. В своей книге он, не прибегая к метафорам, делится своим научным подходом на стыке компьютерных наук и нейробиологии, проливая свет на будущее искусственного интеллекта, связанные с ним проблемы и перспективы. Сегодня искусственный интеллект действительно меняет общество. Эта понятная и доступная книга перенесет вас в самое сердце машины, открывая новый увлекательный мир, который уже является нашей реальностью.
Доп.точки доступа:
Арсенова, Е. \пер.\
Скворцова, В. \ред.\
Плец, М. \ред.\
54.
Подробнее
Кудинов, Ю. И.
Интеллектуальные информационные системы : учебное пособие для СПО / Кудинов Ю. И. - Липецк, Саратов : Липецкий государственный технический университет, Профобразование, 2020. - 63 с. - ISBN 978-5-88247-961-8, 978-5-4488-0748-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
генетический алгоритм -- интеллектуальная система -- информационная система -- нейронная сеть -- нечеткая модель
Аннотация: Учебное пособие включает теоретический и практический материал, позволяющий овладеть необходимыми базовыми знаниями в области интеллектуальных систем и приобрести первичные навыки работы с нейронными сетями, генетическими алгоритмами и нечеткими моделями. Подготовлено в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования. Предназначено для изучения дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» по специальностям 10.02.02 «Информационная безопасность телекоммуникационных систем», 10.02.04 «Обеспечение информационной безопасности и телекоммуникационных систем».
Кудинов, Ю. И.
Интеллектуальные информационные системы : учебное пособие для СПО / Кудинов Ю. И. - Липецк, Саратов : Липецкий государственный технический университет, Профобразование, 2020. - 63 с. - ISBN 978-5-88247-961-8, 978-5-4488-0748-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
генетический алгоритм -- интеллектуальная система -- информационная система -- нейронная сеть -- нечеткая модель
Аннотация: Учебное пособие включает теоретический и практический материал, позволяющий овладеть необходимыми базовыми знаниями в области интеллектуальных систем и приобрести первичные навыки работы с нейронными сетями, генетическими алгоритмами и нечеткими моделями. Подготовлено в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования. Предназначено для изучения дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» по специальностям 10.02.02 «Информационная безопасность телекоммуникационных систем», 10.02.04 «Обеспечение информационной безопасности и телекоммуникационных систем».
55.
Подробнее
Сотник, С. Л.
Проектирование систем искусственного интеллекта : учебное пособие / Сотник С. Л. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2025. - 228 с. - ISBN 978-5-4497-0868-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
автоматизированный синтез -- алгоритмическая модель -- искусственный интеллект -- многомерные данные -- распознавание образа -- синтез речи -- экспертная система
Аннотация: Учебное пособие посвящено рассмотрению базовых понятий систем искусственного интеллекта. В издании описываются архитектура систем искусственного интеллекта, системы распознавания образов, вопросы адаптации, обучения и самообучения систем ИИ, персептроны, методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных, неформальные процедуры, алгоритмические модели, основы языков РЕФАЛ и Пролог, ключевые понятия бинарных деревьев, базовые понятия экспертных систем, автоматизированный синтез, поиск физических принципов действия, методы синтеза речи человека.
Сотник, С. Л.
Проектирование систем искусственного интеллекта : учебное пособие / Сотник С. Л. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2025. - 228 с. - ISBN 978-5-4497-0868-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
автоматизированный синтез -- алгоритмическая модель -- искусственный интеллект -- многомерные данные -- распознавание образа -- синтез речи -- экспертная система
Аннотация: Учебное пособие посвящено рассмотрению базовых понятий систем искусственного интеллекта. В издании описываются архитектура систем искусственного интеллекта, системы распознавания образов, вопросы адаптации, обучения и самообучения систем ИИ, персептроны, методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных, неформальные процедуры, алгоритмические модели, основы языков РЕФАЛ и Пролог, ключевые понятия бинарных деревьев, базовые понятия экспертных систем, автоматизированный синтез, поиск физических принципов действия, методы синтеза речи человека.
56.
Подробнее
Прасол, А. А.
Вы сказали «искусственный интеллект»? Феномен двуликого Януса новейшей технологии / Прасол А. А. - Москва : Техносфера, 2024. - 144 с. - ISBN 978-5-94836-687-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
большие данные -- искусственный интеллект -- машинный разум -- нейроморфный компьютер -- нейросеть -- цифровая среда
Аннотация: Сегодня нет, пожалуй, технологии, которая привлекала бы к себе более пристальное внимание, чем искусственный интеллект. Машинный разум способен производить вычисления с недостижимой скоростью и оперировать большими данными, сравнимыми с содержанием сотен томов энциклопедий. Нейросеть соревнуется в мастерстве с профессиональными художниками и писателями, робототехнические системы, вооруженные искусственным интеллектом, способны создавать подобные себе механизмы. И все же самый производительный компьютер не в состоянии соревноваться с человеческим мозгом. Недавнее открытие российских ученых в области нейроморфных компьютеров расширило возможности вычислительной техники. А достигнут ли машины уровень мышления человека? На этот и многие другие вопросы дается ответ в книге «Вы сказали «искусственный интеллект»?» Автор не случайно написал ее сразу после выхода в свет книги «Вы сказали «роботы»?», потому что робототехника и искусственный интеллект очень тесно связаны друг с другом. Для широкого круга читателей.
Прасол, А. А.
Вы сказали «искусственный интеллект»? Феномен двуликого Януса новейшей технологии / Прасол А. А. - Москва : Техносфера, 2024. - 144 с. - ISBN 978-5-94836-687-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
большие данные -- искусственный интеллект -- машинный разум -- нейроморфный компьютер -- нейросеть -- цифровая среда
Аннотация: Сегодня нет, пожалуй, технологии, которая привлекала бы к себе более пристальное внимание, чем искусственный интеллект. Машинный разум способен производить вычисления с недостижимой скоростью и оперировать большими данными, сравнимыми с содержанием сотен томов энциклопедий. Нейросеть соревнуется в мастерстве с профессиональными художниками и писателями, робототехнические системы, вооруженные искусственным интеллектом, способны создавать подобные себе механизмы. И все же самый производительный компьютер не в состоянии соревноваться с человеческим мозгом. Недавнее открытие российских ученых в области нейроморфных компьютеров расширило возможности вычислительной техники. А достигнут ли машины уровень мышления человека? На этот и многие другие вопросы дается ответ в книге «Вы сказали «искусственный интеллект»?» Автор не случайно написал ее сразу после выхода в свет книги «Вы сказали «роботы»?», потому что робототехника и искусственный интеллект очень тесно связаны друг с другом. Для широкого круга читателей.
57.
Подробнее
Пылов, П. А.
Глубокое обучение в задаче ранней диагностики деменции : монография / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 108 с. - ISBN 978-5-9729-2042-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
альцгеймер -- глубокое обучение -- деменция -- заболевание -- медицинский снимок -- ранняя диагностика -- томография
Аннотация: Исследовано применение методов глубокого обучения в контексте ранней диагностики заболевания Альцгеймера. Рассматриваются основные способы мониторинга заболевания, известные на сегодняшний день в медицине. Излагаются методы и инструменты глубокого обучения, с помощью которых можно автоматизировать процесс определения диагноза на самых ранних стадиях. Программный код реализован на популярном языке программирования Python, поэтому любой желающий сможет запустить проект на своем собственном персональном компьютере. Для специалистов прикладной сферы анализа данных. Может быть полезно студентам и сотрудникам высших технических учебных заведений.
Доп.точки доступа:
Майтак, Р. В.
Протодьяконов, А. В.
Пылов, П. А.
Глубокое обучение в задаче ранней диагностики деменции : монография / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 108 с. - ISBN 978-5-9729-2042-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
альцгеймер -- глубокое обучение -- деменция -- заболевание -- медицинский снимок -- ранняя диагностика -- томография
Аннотация: Исследовано применение методов глубокого обучения в контексте ранней диагностики заболевания Альцгеймера. Рассматриваются основные способы мониторинга заболевания, известные на сегодняшний день в медицине. Излагаются методы и инструменты глубокого обучения, с помощью которых можно автоматизировать процесс определения диагноза на самых ранних стадиях. Программный код реализован на популярном языке программирования Python, поэтому любой желающий сможет запустить проект на своем собственном персональном компьютере. Для специалистов прикладной сферы анализа данных. Может быть полезно студентам и сотрудникам высших технических учебных заведений.
Доп.точки доступа:
Майтак, Р. В.
Протодьяконов, А. В.
58.
Подробнее
Игнатьев, А. А.
Интеллектуальные системы и технологии в машино- и приборостроении : учебное пособие / Игнатьев А. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 176 с. - ISBN 978-5-9729-1678-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.965
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальные системы -- машиностроение -- приборостроение -- технологии
Аннотация: Приводятся сведения о развитии интеллектуальных систем и технологий и их применении для решения задач в различных областях науки, техники и производства. Рассматриваются модели представления знаний в интеллектуальных системах, основы теории интеллектуальных систем управления и технологии обработки знаний. Анализируются вопросы построения экспертных систем, приводится пример практического применения экспертной системы поддержки принятия решения при контроле и диагностировании высокоточных токарных модулей. Рассматриваются основы теории распознавания образов и ее практическое применение для выявления дефектов шлифованных деталей подшипников при автоматизированном вихретоковом контроле. Для студентов старших курсов и аспирантов машиностроительных направлений. Представляет интерес для специалистов, занимающихся вопросами применения интеллектуальных систем и технологий в высокоточных наукоемких изделиях в машино- и приборостроении.
Доп.точки доступа:
Казинский, А. А.
Игнатьев, С. А.
Игнатьев, А. А.
Интеллектуальные системы и технологии в машино- и приборостроении : учебное пособие / Игнатьев А. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 176 с. - ISBN 978-5-9729-1678-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальные системы -- машиностроение -- приборостроение -- технологии
Аннотация: Приводятся сведения о развитии интеллектуальных систем и технологий и их применении для решения задач в различных областях науки, техники и производства. Рассматриваются модели представления знаний в интеллектуальных системах, основы теории интеллектуальных систем управления и технологии обработки знаний. Анализируются вопросы построения экспертных систем, приводится пример практического применения экспертной системы поддержки принятия решения при контроле и диагностировании высокоточных токарных модулей. Рассматриваются основы теории распознавания образов и ее практическое применение для выявления дефектов шлифованных деталей подшипников при автоматизированном вихретоковом контроле. Для студентов старших курсов и аспирантов машиностроительных направлений. Представляет интерес для специалистов, занимающихся вопросами применения интеллектуальных систем и технологий в высокоточных наукоемких изделиях в машино- и приборостроении.
Доп.точки доступа:
Казинский, А. А.
Игнатьев, С. А.
59.
Подробнее
Искусственный интеллект в финансах : монография / Барабанова М. И. - Санкт-Петербург : Международный банковский институт имени Анатолия Собчака, 2024. - 470 с. - ISBN 978-5-4228-0171-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- финансы -- экономика
Аннотация: В монографии представлены результаты научных исследований по использованию искусственного интеллекта в финансах. Рассказывается, как осуществлять подготовку финансовых данных для проведения анализа в Python. Описываются основы структурного мышления датасайентиста, демонстрируется его применение в процессе создания алгоритмов машинного обучения. Представлены последние NLP технологии на конкретных примерах с кодом в Питоне. В монографии представлены конкретные программные коды для создания текстов с использованием искусственного интеллекта, коды проверки оригинальности методами NLP. Монография может использоваться для проведения занятий по дисциплине «Машинное обучение в финансах». Материал монографии предоставляет читателям теоретические и практические знания в области методов работы с данными с использованием искусственного интеллекта на основе последних достижений финансовых аналитиков в области машинного обучения. Монография предназначена для финансистов, экономистов, студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Экономика», «Финансы и кредит», слушателей сокращенных программ, программ профессиональной переподготовки финансистов.
Доп.точки доступа:
Барабанова, М. И.
Богатырев, С. Ю.
Борисова, О. В.
Затевахина, А. В.
Круглова, И. А.
Лосев, Н. А.
Помулев, А. А.
Солодовников, М. А.
Шарафанова, Е. Е.
Шашина, И. А.
Богатырева, С. Ю. \ред.\
Искусственный интеллект в финансах : монография / Барабанова М. И. - Санкт-Петербург : Международный банковский институт имени Анатолия Собчака, 2024. - 470 с. - ISBN 978-5-4228-0171-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- финансы -- экономика
Аннотация: В монографии представлены результаты научных исследований по использованию искусственного интеллекта в финансах. Рассказывается, как осуществлять подготовку финансовых данных для проведения анализа в Python. Описываются основы структурного мышления датасайентиста, демонстрируется его применение в процессе создания алгоритмов машинного обучения. Представлены последние NLP технологии на конкретных примерах с кодом в Питоне. В монографии представлены конкретные программные коды для создания текстов с использованием искусственного интеллекта, коды проверки оригинальности методами NLP. Монография может использоваться для проведения занятий по дисциплине «Машинное обучение в финансах». Материал монографии предоставляет читателям теоретические и практические знания в области методов работы с данными с использованием искусственного интеллекта на основе последних достижений финансовых аналитиков в области машинного обучения. Монография предназначена для финансистов, экономистов, студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Экономика», «Финансы и кредит», слушателей сокращенных программ, программ профессиональной переподготовки финансистов.
Доп.точки доступа:
Барабанова, М. И.
Богатырев, С. Ю.
Борисова, О. В.
Затевахина, А. В.
Круглова, И. А.
Лосев, Н. А.
Помулев, А. А.
Солодовников, М. А.
Шарафанова, Е. Е.
Шашина, И. А.
Богатырева, С. Ю. \ред.\
60.
Подробнее
Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных : монография / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 192 с. - ISBN 978-5-9729-1856-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
выборка данных -- дисперсионный расчет -- искусственный интеллект -- несбалансированные данные -- параметрическая регрессия -- регрессионный подход
Аннотация: Рассматривается регрессионный подход к решению предметно-прикладных задач на примере одной области данных. Читатели смогут повторить все операции над собственными датасетами, так как монография содержит в себе детальные расчеты и приложения, в которых представлен весь комплекс вычисленных промежуточных значений, требуемых для достижения поставленной цели. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».
Доп.точки доступа:
Пылов, П. А.
Майтак, Р. В.
Дягилева, А. В.
Салычева, А. Д.
Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных : монография / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 192 с. - ISBN 978-5-9729-1856-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
выборка данных -- дисперсионный расчет -- искусственный интеллект -- несбалансированные данные -- параметрическая регрессия -- регрессионный подход
Аннотация: Рассматривается регрессионный подход к решению предметно-прикладных задач на примере одной области данных. Читатели смогут повторить все операции над собственными датасетами, так как монография содержит в себе детальные расчеты и приложения, в которых представлен весь комплекс вычисленных промежуточных значений, требуемых для достижения поставленной цели. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».
Доп.точки доступа:
Пылов, П. А.
Майтак, Р. В.
Дягилева, А. В.
Салычева, А. Д.
Page 6, Results: 75