Идеи машинного обучения

Шалев-Шварц Шай, Бен-Давид Шай, 2019

Обзор

Машинное обучение — быстро развивающаяся область информатики с широким спектром применений. Эта книга знакомит с основополагающими принципами и алгоритмическими подходами в машинном обучении. В ней представлены теоретические концепции и математические основы, преобразующие идеи в практические алгоритмы. Рассматриваются такие темы, как вычислительная сложность обучения, выпуклость, устойчивость, стохастический градиентный спуск, нейронные сети и структурированный вывод.

Кому подойдёт

• Студенты старших курсов, изучающие информатику, технические науки, математику или статистику.
• Исследователи, стремящиеся углубить теоретические знания в области машинного обучения.
• Читатели, знакомые с основами теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа и теории алгоритмов.

Ключевые особенности

• Язык: Русский
• Тип обложки: твердый переплёт
• Издательство: ДМК Пресс
• Год издания: 2019
• Количество страниц: 432
• ISBN: 9781107057135

<hr>

Machine Learning Ideas

Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David, 2019

Overview

Machine learning is a rapidly advancing field in computer science with diverse applications. This book introduces readers to the fundamental principles and algorithmic paradigms of machine learning. It provides a comprehensive set of foundational theoretical ideas and mathematical derivations that transform these concepts into practical algorithms. The text covers topics such as computational learning complexity, convexity, stability, stochastic gradient descent, neural networks, and structured output learning.

Who it's for

• Senior undergraduate students in computer science, engineering, mathematics, or statistics.
• Researchers seeking to deepen their theoretical understanding of machine learning.
• Readers with a background in probability theory, linear algebra, calculus, and algorithm theory.

Key features

• Language: Russian
• Binding: Hardcover
• Publisher: DMK Press
• Year: 2019
• Pages: 432
• ISBN: 9781107057135