×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Matematyka w uczeniu maszynowym Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autorzy:
Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
5.0/6  Opinie: 2
Stron:
416
Druk:
oprawa miękka
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment

Uczenie maszynowe staje się wszechobecne. Dzięki coraz lepszym narzędziom służącym do tworzenia aplikacji szczegóły techniczne związane z obliczeniami i modelami matematycznymi są często pomijane przez projektantów. Owszem, to wygodne podejście, ale wiąże się z ryzykiem braku świadomości co do wszystkich konsekwencji wybranych rozwiązań projektowych, szczególnie ich mocnych i słabych stron. A zatem bez ugruntowanych podstaw matematyki nie można mówić o profesjonalnym podejściu do uczenia maszynowego.

Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozkłady macierzy, rachunek wektorowy, optymalizacja, probabilistyka i statystyka. Następnie zaprezentowano matematyczne aspekty czterech podstawowych metod uczenia maszynowego: regresji liniowej, analizy głównych składowych, modeli mieszanin rozkładów Gaussa i maszyn wektorów nośnych. W każdym rozdziale znalazły się przykłady i ćwiczenia ułatwiające przyswojenie materiału.

W książce między innymi:

  • podstawy algebry: układy równań, macierze, przestrzenie afiniczne
  • rachunek prawdopodobieństwa, sprzężenia, optymalizacja
  • wnioskowanie z wykorzystaniem różnego rodzaju modeli
  • regresja liniowa i redukcja wymiarowości
  • maszyna wektorów nośnych i rozwiązania numeryczne

Matematyka: koniecznie, jeśli chcesz zrozumieć istotę sztucznej inteligencji!

Wybrane bestsellery

O autorach książki

Marc Peter Deisenroth kieruje zakładem sztucznej inteligencji na University College London. W swojej pracy badawczej zajmuje się efektywnym uczeniem, modelowaniem probabilistycznym i autonomicznym podejmowaniem decyzji.

A. Aldo Faisal kieruje laboratorium Brain & Behavior w Imperial College London, gdzie jest również wykładowcą i członkiem Data Science Institute. W swoich badaniach zajmuje się zagadnieniami na styku neuronauki i uczenia maszynowego.

Cheng Soon Ong jest głównym badaczem w Machine Learning Research Group i adiunktem na Australian National University. Koncentruje się na rozwijaniu statystycznych metod uczenia maszynowego.

Helion - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
77,40 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
64,50 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.