Математика в машинному навчанні

Автори: Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong

Видавець: Helion

Рік видання: 2022

Переклад: Filip Kamiński

ISBN: 978-83-283-8459-0

Формат: 200x228

Палітурка: м'яка

Сторінок: 416

Книга нова

129,00 злотих ---> 81,27 злотих

Машинне навчанняе стає повсюдним. Завдяки все кращим інструментам розробки додатків, технічні деталі, пов’язані з обчисленнями та математичними моделями, часто залишаються поза увагою дизайнерів. Так, це зручний підхід, але він несе в собі ризик неусвідомлення всіх наслідків обраних дизайнерських рішень, особливо їх сильних і слабких сторін. Тому без міцної основи математики не може бути професійного підходу до машинного навчання.

Цей підручник призначений для людей, які хочуть досконало зрозуміти математичні основи машинного навчання та отримати практичний досвід використання математичних концепції. Тут пояснюється ряд математичних методів, таких як лінійна алгебра, аналітична геометрія, матричні розклади, векторне числення, оптимізація, імовірнісна і статистика. Потім представлені математичні аспекти чотирьох основних методів машинного навчання: лінійна регресія, аналіз головних компонент, моделі суміші розподілів Гауса та опорні векторні машини. Кожен розділ містить приклади та вправи для полегшення засвоєння матеріалу.

Книга містить:

• основи алгебри: системи рівнянь, матриці, афінні простори
• обчислення ймовірності, зчеплення, оптимізація
• висновок з використанням різних типів моделей
• лінійна регресія та зменшення розмірності
• машина підтримки векторів і числові рішення
< /ul>

Математика: обов’язкова умова, якщо ви хочете зрозуміти суть штучного інтелекту!