Математика у машинному навчанні. Марк Пітер Дайзенрот

Артикул: LB-0010996
Наявність:Немає на складі

620.00 грн.

Фундаментальні математичні дисципліни, необхідні для розуміння машинного навчання, - це лінійна алгебра, аналітична геометрія, векторний аналіз, оптимізація, теорія ймовірностей і статистика. Традиційно всі ці теми розподіляються по різних курсах, тому студентам, які вивчають data science або computer science, а також професіоналам у МО, важко побудувати знання в єдину концепцію.

Ця книга самодостатня: читач знайомиться з базовими математичними концепціями, а потім переходить до чотирьох основних методів МО: лінійної регресії, методу головних компонент, гаусового моделювання і методу опорних векторів.

Тим, хто тільки починає вивчати математику, такий підхід допоможе розвинути інтуїцію і отримати практичний досвід у застосуванні математичних знань,

а для читачів з базовою математичною освітою книга послужить вихідною точкою для більш поглибленого ознайомлення з машинним навчанням.

Про авторів

Марк Пітер Дайзенрот - керівник DeepMind в галузі штучного інтелекту (Університетський коледж Лондона). Сфера його наукових інтересів включає дані-ефективне навчання, ймовірнісне моделювання і автономне прийняття рішень. Його дослідження були відзначені премією "За кращу наукову роботу" на конференціях ICRA 2014 і ICCAS 2016. Марк отримав нагороду для видатних молодих дослідників в Імперському коледжі Лондона, корпоративну премію для співробітників Google і грант на здобуття ступеня PhD від Microsoft.

А. Альдо Фейзал очолює лабораторію з вивчення мозку і поведінки в Імперському коледжі Лондона, він викладає на факультетах біоінженерії та обчислювальної техніки, а також є членом інституту дослідження даних. Він керує Науково-дослідним та інноваційним центром Великобританії (UKRI), який займається підготовкою докторів наук у галузі штучного інтелекту та охорони здоров'я. Він отримав ступінь PhD у галузі обчислювальної нейрофізіології в Кембриджському університеті і став молодшим науковим співробітником в лабораторії обчислювального та біологічного навчання. Сфера його наукових інтересів розташовується на перетині нейрофізіології і машинного навчання; він прагне зрозуміти принципи поведінки і роботи мозку і виконати їх зворотне проектування.

Чен Сунь Он - головний науковий співробітник у Дослідницькій групі з машинного навчання (Data61, CSIRO), а також асоційований ад'юнкт-професор в Австралійському національному університеті. Сфера його наукових інтересів пов'язана з розширеним використанням статистичних методів машинного навчання. Він отримав ступінь PhD з інформатики в Австралійському національному університеті в 2005 році, а також виступав з лекціями на факультеті інформатики в Швейцарській вищій технічній школі Цюриха і у команді діагностичної геноміки в NICTA, Мельбурн.

Інформація про книгу
Автор	Марк Пітер Дайзенрот
Обкладинка	М'який
Мова видання	Російська
Сторінок	512