База данных: IPR SMART кітаптар
Беті 1, Нәтижелерін: 2
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
Кадырова, Н. О.
Статистический анализ больших данных: подход на основе машин опорных векторов : учебное пособие / Кадырова Н. О. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2022. - 60 с. - ISBN 978-5-7422-7813-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.172
Кл.слова (ненормированные):
svm-классификатор -- большие данные -- опорный вектор -- статистический анализ
Аннотация: Соответствует содержанию федеральной дисциплины «Машины опорных векторов» государственного образовательного стандарта по направлению подготовки бакалавров 01.03.02 «Прикладная математика и информатика», специальность 01.03.02_02 «Системное программирование». Рассмотрены основные принципы и идеи современного подхода к решению задачи восстановления зависимостей по эмпирическим данным. Приведены основные базовые идеи реализации SVM-методов. Сделан обзор наиболее эффективных алгоритмов построения машин опорных векторов для задач бинарной классификации, кластеризации и восстановления регрессии. Предназначено для студентов, обучающихся по бакалаврским и магистерским программам, а также для аспирантов, изучающих методы и алгоритмы машинного обучения.
Доп.точки доступа:
Павлова, Л. В.
Кадырова, Н. О.
Статистический анализ больших данных: подход на основе машин опорных векторов : учебное пособие / Кадырова Н. О. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2022. - 60 с. - ISBN 978-5-7422-7813-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
svm-классификатор -- большие данные -- опорный вектор -- статистический анализ
Аннотация: Соответствует содержанию федеральной дисциплины «Машины опорных векторов» государственного образовательного стандарта по направлению подготовки бакалавров 01.03.02 «Прикладная математика и информатика», специальность 01.03.02_02 «Системное программирование». Рассмотрены основные принципы и идеи современного подхода к решению задачи восстановления зависимостей по эмпирическим данным. Приведены основные базовые идеи реализации SVM-методов. Сделан обзор наиболее эффективных алгоритмов построения машин опорных векторов для задач бинарной классификации, кластеризации и восстановления регрессии. Предназначено для студентов, обучающихся по бакалаврским и магистерским программам, а также для аспирантов, изучающих методы и алгоритмы машинного обучения.
Доп.точки доступа:
Павлова, Л. В.
2.
Подробнее
Кадырова, Г. Р.
Интеллектуальные системы : учебное пособие / Кадырова Г. Р. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2017. - 114 с. - ISBN 978-5-9795-1745-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронная сеть -- экспертная система
Аннотация: В пособии рассматриваются основные понятия, касающиеся теории искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуальных систем (ИС). Типичными примерами интеллектуальных систем являются экспертные системы и искусственные нейронные сети. Большое внимание уделяется общим вопросам построения экспертных систем, их архитектуре, режимам работы, этапам разработки. Рассматривается взаимосвязь таких понятий, как ИИ, машинное обучение и искусственные нейронные сети. Рассматриваются принципы построения искусственных нейронных сетей и перспективы их применения. Учебное пособие предназначено для студентов дневной формы обучения, обучающихся по направлению «Прикладная математика», при подготовке к занятиям по курсам «Интеллектуальные системы» и «Методы искусственного интеллекта», а также для самостоятельного изучения теории интеллектуальных систем. Пособие подготовлено на кафедре «Прикладная математика и информатика».
Кадырова, Г. Р.
Интеллектуальные системы : учебное пособие / Кадырова Г. Р. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2017. - 114 с. - ISBN 978-5-9795-1745-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронная сеть -- экспертная система
Аннотация: В пособии рассматриваются основные понятия, касающиеся теории искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуальных систем (ИС). Типичными примерами интеллектуальных систем являются экспертные системы и искусственные нейронные сети. Большое внимание уделяется общим вопросам построения экспертных систем, их архитектуре, режимам работы, этапам разработки. Рассматривается взаимосвязь таких понятий, как ИИ, машинное обучение и искусственные нейронные сети. Рассматриваются принципы построения искусственных нейронных сетей и перспективы их применения. Учебное пособие предназначено для студентов дневной формы обучения, обучающихся по направлению «Прикладная математика», при подготовке к занятиям по курсам «Интеллектуальные системы» и «Методы искусственного интеллекта», а также для самостоятельного изучения теории интеллектуальных систем. Пособие подготовлено на кафедре «Прикладная математика и информатика».
Беті 1, Нәтижелерін: 2