Maht 471 lehekülge
2023 aasta
Введение в машинное обучение
Raamatust
Учебник поможет студентам различных специальностей освоить современные технологии машинного обучения и практически использовать их в работе и научных проектах. В настоящем пособии даются весьма краткие теоретические и относительно подробные практические сведения о применении отдельных алгоритмов классификации и регрессии. Для практического освоения материала достаточно базовых навыков работы с языком Python. При этом освоение возможностей основных библиотек, таких как matplotlib, numpy, pandas, sklearn происходит в процессе решения задач. Используя полученные знания и навыки, студенты смогут решать широкий круг задач классификации, регрессии, анализировать влияние отдельных признаков на работу классификаторов и регрессионных моделей, снижать размерность данных, визуализировать результаты и оценивать качество моделей машинного обучения. Издание рекомендовано УМО РУМС.
Интересная и полезная книга для изучающих вопросы интеллектуального анализа данных и обнаружения знаний в базах данных. В книге рассмотрены теоретические и практические аспекты указанной тематики. Представленный материал снабжен большим количеством примеров на языке Pyton. Рекомендую к прочтению и изучению....
Учебник представляет собой практико-ориентированное пособие по машинному обучению, где теоретическая часть изложена кратко и доступно, а основной акцент сделан на освоении алгоритмов классификации и регрессии с применением Python и популярных библиотек. Материал позволит студентам не только понять основы, но и приобрести реальные навыки решения прикладных задач анализа данных. Издание будет полезно для студентов различных специальностей, интересующихся современными методами анализа и обработки информации.
Учебник отличается четкой структурой и доступным изложением материала. Авторы последовательно раскрывают основные теоретические положения и подкрепляют их практическими примерами, что делает материал понятным для студентов и начинающих специалистов. Положительным моментом является наличие иллюстраций и упражнений для закрепления знаний.
Отзыв докторанта о книге “Введение в машинное обучение” (Р.И. Мухамедиев, Е.Н. Амиргалиев)
Как докторант, занимающийся исследованиями в области анализа пространственных данных и искусственного интеллекта, я с интересом ознакомился с книгой «Введение в машинное обучение». Данное издание представляет собой систематизированное и доступное введение в ключевые концепции и методы ML, включая классификацию, регрессию и кластеризацию.
Особенно ценно то, что авторы смогли совместить теоретические основы с практической направленностью, что делает книгу полезной не только для студентов и начинающих специалистов, но и для исследователей, которые ищут структурированное изложение материала. Понятные примеры и чёткая логика построения текста позволяют быстро погрузиться в предмет и увидеть взаимосвязь между фундаментальными принципами и их приложением в реальных задачах.
Считаю, что данная работа может стать хорошей базой для формирования учебных курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению в университетах Казахстана и СНГ. Лично для меня, как для исследователя, книга полезна тем, что она задаёт чёткий методологический каркас, который можно использовать при разработке собственных моделей и экспериментальных подходов.
Рекомендую данное издание всем, кто интересуется современными методами анализа данных и перспективами развития интеллектуальных систем.
Если вы начинаете знакомство с машинным обучением, этот учебник от Мухамедиева и Амиргалиева одно из лучших стартовых пособий. Язык простой, понятный, теорию подают кратко, без излишней формальной заумности, сразу показывают, как применять алгоритмы на практике: код, визуализация, анализ качества моделей. Особенно полезен для студентов технических направлений, магистрантов и тех, кто хочет перейти от понимания базы к реальным задачам.
Книга охватывает весь спектр: регрессия, классификация, нейронные сети, снижение размерности, обработка данных, и даже вступление в глубокое обучение. Отличный набор лабораторных работ, они помогают закрепить материал.
Ülevaated, 11 ülevaadet11