Рандомизированное машинное обучение при ограниченных объемах данных. От эмпирической вероятности к энтропийной рандомизации (Попков Юрий Соломонович); Ленанд, 2019

Проблема извлечения и последующего накопления знаний в конечном счете сводится к знаниям о модели, которые формализуются путем оценивания ее характеристик. Последнее интерпретируется как обучение модели с использованием данных. Современное представление о машинном обучении предполагает, что его результатом являются «обученные» детерминированные модели, снабженные эмпирическими вероятностными оценками их достоверности. В настоящей монографии развивается новое направление в машинном обучении — рандомизированное машинное обучение, которое направлено на генерацию ансамблей энтропийно «обученных» рандомизированных моделей. Если иметь в виду, что процедуры машинного обучения применяются к задачам с достаточно высоким уровнем неопределенности (не вполне достоверные данные, неполнота знаний о моделируемом процессе, и др.), то переход к энтропийно-рандомизированной концепции машинного обучения может оказаться полезным и эффективным инструментом решения прикладных задач. Книга может быть полезной для студентов, аспирантов и научных работников, интересующихся теоретическими аспектами машинного обучения и анализа данных, а также их приложениями в различных практических областях.

Развернуть фото

Смотри также о книге.

Основные характеристики товара

Параметр	Значение
ISBN	978-5-9710-5908-0
Автор(ы)	Попков Юрий Соломонович
Вес	0.44кг
Год издания	2019
Издатель	Ленанд
Кол-во страниц	320
Количество страниц	320
Переплет	Твердая бумажная
Переплёт	твердый
Раздел	Информационные технологии
Размеры	14,50 см × 21,50 см × 1,70 см
Страниц	320
Тематика	Компьютерная литература
Формат	60x90/16
Язык издания	Русский