распознавание образов и машинное обучение бишоп к м
Бишоп Кристофер М. Распознавание образов и машинное обучение
Книга представляет собой классический учебник по распознаванию образов и машинному обучению. Он содержит подробное описание наиболее важных методов машинного обучения, основанных на байесовском подходе. Этот современный учебник, представляющий собой всеобъемлющее введение в распознавание образов и машинное обучение. Читателям достаточно знать основы многомерного математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей. Книга подходит для преподавания курсов по машинному обучению, математической статистике, компьютерным наукам и распознаванию образов. Каждая глава сопровождается многочисленными задачами разного уровня сложности. Учебник предназначен для студентов старших курсов и аспирантов первого года обучения, а также исследователей и практиков, занимающихся распознавание образов и машинным обучением. Бурное развитие практических приложений машинного обучения за последние десять лет сопровождается интенсивной разработкой важных алгоритмов и методов, лежащих в его основе. Например, байесовские методы перестали быть предметом изучения узких специалистов и стали основным трендом, а графы стали общепринятым инструментом для описания и применения вероятностных методов. Практическое значение байесовских методов все больше усиливается благодаря развитию многочисленных алгоритмов приближенного вывода, таких как вариационный байесовский подход и метод распространения ожидания. Кроме того, все большее значение для алгоритмов и приложений приобретают новые ядерные модели. Этот совершенно новый учебник отражает современные достижения распознавания образов и машинного обучения и представляет собой всеобъемлющее введение в эту область. Он предназначен для студентов старших курсов и аспирантов первого года обучения, а также исследователей и практиков. От читателей не требуется предварительных знаний в области распознавания образов и машинного обучения. Достаточно знать основы многомерного математического анализа и линейной алгебры. Опыт применения теории вероятностей желателен, но не обязателен, поскольку книга содержит самостоятельное введение в теорию вероятностей. Книгу удобно использовать для преподавания курсов по машинному обучению, статистике, компьютерным наукам, интеллектуальному анализу данных и биоинформатике. Для удобства преподавания учебник содержит большой методический материал, включающий более чем 400 упражнений, ранжированных по сложности. Решения некоторых упражнений можно найти на веб-сайте, посвященном книге. Книга сопровождается публикацией большого объема дополнительного материала на веб-сайте, который содержит новейшую информацию. Об авторе Кристофер М. Бишоп — заместитель директора лаборатории Microsoft Research Cambridge и заведующий кафедрой компьютерных наук в Эдинбургском университете. Он работает преподавателем в колледже Дарвина Кембриджского университета и недавно был избран членом Королевской инженерной академии. Его предыдущий учебник Neural Networks for Pattern Recognition получил широкое признание.
8066 Руб.
Мерков А. Распознавание образов: Построение и обучение вероятностных моделей. Учебное пособие
В книге рассматриваются несколько практически важных примеров решения задач статистического обучения, в которых пространства признаков и ответов и обучающие наборы устроены слишком сложно и нерегулярно, так что стандартные методы статистического обучения в них нельзя применить буквально, но можно применять после построения адекватных вероятностных моделей. . .Данная работа является продолжением книги А.Б.Меркова "Распознавание образов: Введение в методы статистического обучения" (М.: URSS, 2011). Она выдержана в том же стиле. Значительная часть описываемых методов строго обоснована: простые технические детали доказательств сформулированы и предложены в качестве упражнений, более сложные, но не слишком громоздкие доказательства предъявлены. Ради компактности изложения количество примеров минимизировано, зато приводятся многочисленные литературные ссылки, в том числе и ссылки на доступные электронные копии статей
984 Руб.
Мерков А. Распознавание образов: Построение и обучение вероятностных моделей. Учебное пособие
В книге рассматриваются несколько практически важных примеров решения задач статистического обучения, в которых пространства признаков и ответов и обучающие наборы устроены слишком сложно и нерегулярно, так что стандартные методы статистического обучения в них нельзя применить буквально, но можно применять после построения адекватных вероятностных моделей. . .Данная работа является продолжением книги А.Б.Меркова "Распознавание образов: Введение в методы статистического обучения" (М.: URSS, 2011). Она выдержана в том же стиле. Значительная часть описываемых методов строго обоснована: простые технические детали доказательств сформулированы и предложены в качестве упражнений, более сложные, но не слишком громоздкие доказательства предъявлены. Ради компактности изложения количество примеров минимизировано, зато приводятся многочисленные литературные ссылки, в том числе и ссылки на доступные электронные копии статей
984 Руб.
Гибсон Уильям Распознавание образов
Уильям Гибсон прославился трилогией "Киберпространство" ("Нейромант", "Граф Ноль", "Мона Лиза овердрайв"), ставшей краеугольным камнем киберпанка и определившей лицо современной литературы на десятилетия вперед. Но очень быстро жанровому революционеру стали тесны рамки любого жанра - и за совместной с Брюсом Стерлингом стимпанк-эпопеей "Машина различий" последовали "Трилогия Моста", действие которой происходит в своего рода альтернативном настоящем, и "Трилогия "Синего муравья"", начатая романом "Распознавание образов". Кейс Поллард - своего рода рыночный эксперт, она зарабатывает на жизнь, консультируя рекламные и маркетинговые агентства. Ее услугами пользуются ведущие игроки рынка: Поллард обладает уникальным чутьем на дизайн торговых марок и знаков. Об обратной стороне ее способностей знают только родственники и личный психиатр. Кейс страдает от уникального расстройства психики: навязчивая торговая символика и реклама вызывают у нее приступы страха. Но главный смысл жизни Кейс заключается в обсуждении фрагментов кинофильма, которые анонимный автор регулярно выгружает в Сеть на всеобщее обозрение. Дело принимает неожиданный оборот, когда Кейс получает задание найти автора фрагментов, вокруг которых успел сложиться настоящий культ...
400 Руб.
Гибсон Уильям Распознавание образов
Уильям Гибсон прославился трилогией "Киберпространство" ("Нейромант", "Граф Ноль", "Мона Лиза овердрайв"), ставшей краеугольным камнем киберпанка и определившей лицо современной литературы на десятилетия вперед. Но очень быстро жанровому революционеру стали тесны рамки любого жанра - и за совместной с Брюсом Стерлингом стимпанк-эпопеей "Машина различий" последовали "Трилогия Моста", действие которой происходит в своего рода альтернативном настоящем, и "Трилогия "Синего муравья"", начатая романом "Распознавание образов". Кейс Поллард - своего рода рыночный эксперт, она зарабатывает на жизнь, консультируя рекламные и маркетинговые агентства. Ее услугами пользуются ведущие игроки рынка: Поллард обладает уникальным чутьем на дизайн торговых марок и знаков. Об обратной стороне ее способностей знают только родственники и личный психиатр. Кейс страдает от уникального расстройства психики: навязчивая торговая символика и реклама вызывают у нее приступы страха. Но главный смысл жизни Кейс заключается в обсуждении фрагментов кинофильма, которые анонимный автор регулярно выгружает в Сеть на всеобщее обозрение. Дело принимает неожиданный оборот, когда Кейс получает задание найти автора фрагментов, вокруг которых успел сложиться настоящий культ...
469 Руб.
Гибсон Уильям Распознавание образов
Уильям Гибсон прославился трилогией "Киберпространство" ("Нейромант", "Граф Ноль", "Мона Лиза овердрайв"), ставшей краеугольным камнем киберпанка и определившей лицо современной литературы на десятилетия вперед. Но очень быстро жанровому революционеру стали тесны рамки любого жанра - и за совместной с Брюсом Стерлингом стимпанк-эпопеей "Машина различий" последовали "Трилогия Моста", действие которой происходит в своего рода альтернативном настоящем, и "Трилогия "Синего муравья"", начатая романом "Распознавание образов". Кейс Поллард - своего рода рыночный эксперт, она зарабатывает на жизнь, консультируя рекламные и маркетинговые агентства. Ее услугами пользуются ведущие игроки рынка: Поллард обладает уникальным чутьем на дизайн торговых марок и знаков. Об обратной стороне ее способностей знают только родственники и личный психиатр. Кейс страдает от уникального расстройства психики: навязчивая торговая символика и реклама вызывают у нее приступы страха. Но главный смысл жизни Кейс заключается в обсуждении фрагментов кинофильма, которые анонимный автор регулярно выгружает в Сеть на всеобщее обозрение. Дело принимает неожиданный оборот, когда Кейс получает задание найти автора фрагментов, вокруг которых успел сложиться настоящий культ...
400 Руб.
Потапов Алексей Сергеевич Распознавание образов и машинное восприятие. Общий подход на основе принципа минимальной длины
В книге подробно рассмотрен принцип минимальной длины описания, являющийся следствием теоретико-информационного подхода к построению моделей и выбору гипотез. Этот принцип становится все более популярным при решении сложных задач автоматического анализа данных, традиционно относившихся к области искусственного интеллекта. Рассмотрены задачи распознавания образов, машинного восприятия и грамматического и логического выводов, для которых использование принципа минимальной длины описания уже позволило получить более эффективные решения. На конкретных примерах показана возможность разработки унифицированного подхода к решению указанных задач. Книга предназначена для широкого круга читателей: студентов, молодых ученых и специалистов, интересующихся компьютерными науками и, в частности, искусственным интеллектом.
907 Руб.
Танцы с роботами: стратегии успеха в эпоху искусственного интеллекта и автоматизации
Как выживать и преуспевать в мире, который захватывают роботы и другие технологииИскусственный интеллект, машинное обучение, алгоритмы, блокчейн, интернет вещей, аналитика больших данных, сети 5G, беспилотные автомобили, робототехника, 3D-печать. В ближайшие годы эти и другие технологии окажут огромное, буквально революционное влияние на то, как мы работаем и живем. Хотим мы этого или нет, но нам необходимо выстроить хорошие рабочие отношения с этими технологиями. Мы должны уметь "танцевать" с роботами.В своей книге футурист, предприниматель и консультант по инновациям Билл Бишоп описывает 29 стратегий успеха в новой экономике. Эти стратегии представляют собой смелую, захватывающую, неожиданную и радикально иную дорожную карту для успеха в мире будущего.Автор также объясняет, каким образом пять человеческих сверхспособностей: распознавание воплощенных моделей, безудержное любопытство, целеустремленное мышление, этические рамки и метафорическая коммуникация, - могут дать нам конкурентное преимущество перед роботами и другими передовыми технологиями в мире, который захватывают автоматизация и искусственный интеллект.
656 Руб.
Машинное обучение и TensorFlow
Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем использовать современные системы распознавания лиц или алгоритмы прогнозирования на фондовом рынке, вам придется разобраться с соответствующим инструментарием и набором инструкций, чтобы затем без проблем создавать собственные системы.Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель - познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач. От обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow, вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решать задачи классификации, кластеризации, регрессии и прогнозирования.
1617 Руб.
Машинное обучение и TensorFlow
Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем использовать современные системы распознавания лиц или алгоритмы прогнозирования на фондовом рынке, вам придется разобраться с соответствующим инструментарием и набором инструкций, чтобы затем без проблем создавать собственные системы.Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель — познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач. От обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow, вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решать задачи классификации, кластеризации, регрессии и прогнозирования.
1363 Руб.
Машинное обучение
В последние годы машинное обучение вышло на уровень большого бизнеса: компании активно используют его для зарабатывания денег, прикладные исследования бурно развиваются, а неугомонные разработчики используют любую возможность повысить свой уровень владения данной тематикой.Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, получите практический опыт обработки реальных данных.
1632 Руб.
Машинное обучение
В последние годы машинное обучение вышло на уровень большого бизнеса: компании активно используют его для зарабатывания денег, прикладные исследования бурно развиваются, а неугомонные разработчики используют любую возможность повысить свой уровень владения данной тематикой.Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, получите практический опыт обработки реальных данных.
1769 Руб.
Чио К., Фримэн Д. Машинное обучение и безопасность
Эта книга - руководство для всех, кто намерен освоить использование технологии машинного обучения для обеспечения безопасности компьютерных систем, от выявления различных аномалий до защиты конечных пользователей. .Представлены примеры возможного практического применения технологии машинного обучения для решения таких задач, как обнаружение вторжения, классификация вредоносных программ и анализ сетевой среды. В дополнение к изучению основных алгоритмов и методик машинного обучения особое внимание уделено трудным задачам по созданию работоспособных, надежных масштабируемых систем извлечения и анализа данных в сфере обеспечения безопасности. .Издание будет полезно всем специалистам по компьютерной безопасности для усовершенствования контролируемых систем. .
2519 Руб.
Чио К., Фримэн Д. Машинное обучение и безопасность
Эта книга - руководство для всех, кто намерен освоить использование технологии машинного обучения для обеспечения безопасности компьютерных систем, от выявления различных аномалий до защиты конечных пользователей. .Представлены примеры возможного практического применения технологии машинного обучения для решения таких задач, как обнаружение вторжения, классификация вредоносных программ и анализ сетевой среды. В дополнение к изучению основных алгоритмов и методик машинного обучения особое внимание уделено трудным задачам по созданию работоспособных, надежных масштабируемых систем извлечения и анализа данных в сфере обеспечения безопасности. .Издание будет полезно всем специалистам по компьютерной безопасности для усовершенствования контролируемых систем. .
2519 Руб.
Танцы с роботами: стратегии успеха в эпоху искусственного интеллекта и автоматизации
Как выживать и преуспевать в мире, который захватывают роботы и другие технологииИскусственный интеллект, машинное обучение, алгоритмы, блокчейн, интернет вещей, аналитика больших данных, сети 5G, беспилотные автомобили, робототехника, 3D-печать. В ближайшие годы эти и другие технологии окажут огромное, буквально революционное влияние на то, как мы работаем и живем. Хотим мы этого или нет, но нам необходимо выстроить хорошие рабочие отношения с этими технологиями. Мы должны уметь "танцевать" с роботами.В своей книге футурист, предприниматель и консультант по инновациям Билл Бишоп описывает 29 стратегий успеха в новой экономике. Эти стратегии представляют собой смелую, захватывающую, неожиданную и радикально иную дорожную карту для успеха в мире будущего.Автор также объясняет, каким образом пять человеческих сверхспособностей: распознавание воплощенных моделей, безудержное любопытство, целеустремленное мышление, этические рамки и метафорическая коммуникация, - могут дать нам конкурентное преимущество перед роботами и другими передовыми технологиями в мире, который захватывают автоматизация и искусственный интеллект.
2425 Руб.
Бишоп Билл Танцы с роботами. Стратегии успеха в эпоху искусственного интеллекта и автоматизации
Как выживать и преуспевать в мире, который захватывают роботы и другие технологии Искусственный интеллект, машинное обучение, алгоритмы, блокчейн, интернет вещей, аналитика больших данных, сети 5G, беспилотные автомобили, робототехника, 3D-печать. В ближайшие годы эти и другие технологии окажут огромное, буквально революционное влияние на то, как мы работаем и живем. Хотим мы этого или нет, но нам необходимо выстроить хорошие рабочие отношения с этими технологиями. Мы должны уметь "танцевать" с роботами. В своей книге футурист, предприниматель и консультант по инновациям Билл Бишоп описывает 29 стратегий успеха в новой экономике. Эти стратегии представляют собой смелую, захватывающую, неожиданную и радикально иную дорожную карту для успеха в мире будущего. Автор также объясняет, каким образом пять человеческих сверхспособностей: распознавание воплощенных моделей, безудержное любопытство, целеустремленное мышление, этические рамки и метафорическая коммуникация, - могут дать нам конкурентное преимущество перед роботами и другими передовыми технологиями в мире, который захватывают автоматизация и искусственный интеллект.
631 Руб.