Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych
dodaj do przechowalni
-
zapytaj o produkt
-
poleć znajomemu
-
Zadzwoń i negocjuj cenę
+48 735 975 932
Opis
Na styku matematyki i informatyki
Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI). Obok komputerów kwantowych to dwa główne, gorące tematy we współczesnej informatyce. Oba nieco tajemnicze, futurystyczne i przede wszystkim wymagające posiadania dość sporej wiedzy i umiejętności matematycznych. Stąd podręczniki akademickie poświęcone sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu zwykle są grube, ciężkie i naszpikowane detalami. Niesprzyjające szybkiej nauce i w rzeczywistości wcale nie takie… podręczne.
Inaczej jest z tą niewielkich rozmiarów książką. Jej autor przedstawia tematy związane z AI i ML z naciskiem na matematykę, tłumaczy jednak wszystko krok po kroku ― tak by czytelnikom było łatwiej je zrozumieć. Zagadnienia matematyczne są tu objaśniane o tyle, o ile jest to konieczne dla opanowania konkretnych treści z zakresu uczenia maszynowego.
Znajdziesz tu omówienie takich kluczowych zagadnień jak:
- Wnioskowanie bayesowskie
- Modele liniowe
- Zmienne informatywne i entropia informacji
- Ocena wpływu cech na model
- Detekcja anomalii
- Ocena modelu
| ISBN | 9788328391390 |
| Autor | Leszek Albrzykowski |
| Oprawa | miękka |
| Rok wydania | 2023 |
| Format | a5 |
| Stron | 104 |
Zapisz się do Newslettera