Алгоритмы машинного обучения, Смоляков В., 2026

Алгоритмы машинного обучения, Смоляков В., 2026.

   Узнайте тонкости работы алгоритмов ML, чтобы эффективно решать задачи и повышать производительность используемых моделей. Познакомьтесь с фундаментальными математическими основами важнейших алгоритмов машинного обучения и вариантами их реализации на Python. Особое внимание уделяется вероятностным методам.
В книге анализируются и объясняются десятки алгоритмов, применяемых в различных сферах, в частности финансах, компьютерном зрении и обработке естественного языка. Каждый алгоритм сначала выводится математически, а потом иллюстрируется кодом на Python, снабженным подробными пояснениями и информативными графиками. Особую ценность представляет данная автором ясная интерпретация байесовских алгоритмов для моделей Монте-Карло и марковских цепей.




Зачем изучать алгоритмы с нуля?
Глубокое понимание алгоритмов ML даст читателю несколько ценных преимуществ. Во-первых, вы сможете подбирать правильный подход для решения поставленных задач. Зная внутреннее устройство алгоритма, вы сумеете понять его недостатки, допущения, сделанные при его создании, а также преимущества в различных сценариях обработки данных. Такой навык позволит вам взвешенно подходить к выбору правильного решения задачи и экономить время, исключая заведомо неподходящие методы.

Во-вторых, сможете объяснить результаты работы данного алгоритма заинтересованным сторонам. Умение разъяснять и представлять результаты аудитории в производственных или академических кругах — важный навык специалиста по ML.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Часть 1. Введение в алгоритмы машинного обучения.
Глава 1. Алгоритмы машинного обучения.
Глава 2. Марковские цепи Монте-Карло.
Глава 3. Вариационный вывод.
Глава 4. Программная реализация.
Часть 2. Обучение с учителем.
Глава 5. Алгоритмы классификации.
Глава 6. Алгоритмы регрессии.
Глава 7. Избранные алгоритмы обучения с учителем.
Часть 3. Обучение без учителя.
Глава 8. Основные алгоритмы обучения без учителя.
Глава 9. Избранные алгоритмы обучения без учителя.
Часть 4. Глубокое обучение.
Глава 10. Фундаментальные алгоритмы глубокого обучения.
Глава 11. Передовые алгоритмы глубокого обучения.
Приложение А. Дополнительные материалы и веб-ресурсы.
Приложение Б. Ответы на упражнения.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Алгоритмы машинного обучения, Смоляков В., 2026 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу, если она есть в продаже, и похожие книги по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить книги


Скачать - pdf - Яндекс.Диск.




Теги: учебник по программированию :: программирование :: Смоляков :: машинное обучение