Практическое примение методов кластеризации, классификации и аппроксимации: Баюк, Березин, Иванюк
В монографии рассматриваются вопросы развития искусственного интеллекта, основы машинного обучения. Описываются задачи классификации и аппроксимации, решаемые с применением нейронных сетей. Нейронные сети в последнее время набирают все большую популярность среди исследователей. В частности, нейронны
Полная аннотация
Издательство
Все характеристики
Аннотация
В монографии рассматриваются вопросы развития искусственного интеллекта, основы машинного обучения. Описываются задачи классификации и аппроксимации, решаемые с применением нейронных сетей. Нейронные сети в последнее время набирают все большую популярность среди исследователей. В частности, нейронные сети нашли широкое применение в сфере визуализации, распознавания
образов. Но на этом практическая значимость нейронных сетей не заканчивается, они также находят свое применение в задачах прогнозирования, классификации, кластеризации и моделирования.
Монография может быть полезна широкому кругу читателей.
образов. Но на этом практическая значимость нейронных сетей не заканчивается, они также находят свое применение в задачах прогнозирования, классификации, кластеризации и моделирования.
Монография может быть полезна широкому кругу читателей.
Характеристики
Издательство
ID товара
780517
ISBN
978-5-00172-086-7
Страниц
448 (Офсет)
Вес
540 г
Размеры
210x135x30 мм
Тип обложки
7Бц - твердая, целлофанированная (или лакированная)
Иллюстрации
Черно-белые
Все характеристики
1 792
Рецензии на книгу
Читали книгу? Как она вам?
+50 ₽ за рецензию
Вы можете стать одним из первых, кто напишет рецензию на эту книгу, и получить бонус — до 50 рублей на баланс в Лабиринте!
Книги из жанра
1 5543 107 -50% Еще 12 дней
Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе
Горелик Алекс3 0146 028 -50% Еще 12 дней
Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление
Брантон Стивен Л.1 3772 754 -50% Еще 12 дней
Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
Макшанов Андрей Владимирович3 4056 810 -50% Еще 12 дней
Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры
Келлехер Джон Д.