Глава 0
Мы постоянно сталкиваемся с различными проблемами и стремимся решать их, используя своевременные технологии. Каждый из нас знает, что многие повседневные задачи решаются спонтанно и быстро, часто без осознанного усилия. Это объясняется тем, что с рождения мы учимся справляться с подобными проблемами, поэтому наши решения закодированы в нейронных клетках мозга. Для решения сложных задач, особенно в науке или технике, требуется глубокое размышление и, возможно, проведение обширных исследований. Но как же быть, если...
21 мин
5 Тестов
Глава 2
В этом разделе излагаются основные принципы использования языка программирования Python для создания моделей машинного обучения.Python представляет собой высокоуровневый язык программирования с большими возможностями, который не требует компиляции, но в то же время обеспечивает определенную эффективность, сопоставимую с языками программирования на уровне машинного кода. Этот язык зарекомендовал себя как наиболее предпочтительный инструмент для создания инструментов и приложений в сфере машинного обучения....
130 мин
5 Тестов
Глава 3
Эта глава обсуждает типичные научные вычисления с использованием кодов на Python. Мы сосредоточимся на том, как числовые данные представлены математически, как они структурированы или организованы, хранятся, манипулируются, обрабатываются или вычисляются эффективными способами. Будут рассмотрены тонкости этих операций в Python. Все коды представленные в этом учебнике и в этой главе в частности можно найти по ссылке https://sohoware.ru/SohoBook/. Наше обсуждение начнётся с некоторых базовых операций линейной...
83 мин
5 Тестов
Глава 4
В данной главе рассматриваются некоторые аспекты теории вероятностей и статистики, которые имеют отношение к моделям машинного обучения, а также методы их вычисления с использованием Python. Все коды представленные в этом учебнике и в этой главе в частности можно найти по ссылке https://sohoware.ru/SohoBook/. Создание модели машинного обучения, как правило, направлено на прогнозирование, классификацию или идентификацию на основе доступных данных и знаний об этих данных. Прогнозы могут быть детерминированными и...
80 мин
5 Тестов
Глава 5
В аспекте машинного обучения (ML), важным элементом для создания эффективных прогнозирующих моделей является гипотеза, определяющая функцию прогнозирования. Эта функция устанавливает связь между переменными признаков и параметрами обучения. Её выбор должен быть обоснован. Основная задача функции прогнозирования — с высокой точностью предсказывать любую линейную функцию в пространстве признаков, используя определенный набор параметров обучения. Важно, что функция прогнозирования предполагается быть полной линейной...
46 мин
5 Тестов
Глава 6
В данной главе рассматриваются фундаментальные аспекты классификации объектов с применением методик машинного обучения, в частности, перцептрона и методы опорных сигналов (SVM) (Support Vector Machine). Все коды, представленные в этом учебнике и в этой главе в частности можно найти по ссылке https://sohoware.ru/SohoBook/. В изучении и применении компьютерных наук и искусственного интеллекта, ключевым элементом является понимание и обработка различных типов данных, которые могут варьироваться от физических объектов...
86 мин
5 Тестов
