Claude Sammut – Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining (2017)

6.970 ₽

Автор: Claude Sammut
Название книги: Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining
Формат: PDF
Тема: Машинное обучение
Страницы: 1340
Качество: Изначально компьютерное, E-book

This authoritative, expanded and updated second edition of Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining provides easy access to core information for those seeking entry into any aspect within the broad field of Machine Learning and Data Mining. A paramount work, its 800 entries – about 150 of them newly updated or added – are filled with valuable literature references, providing the reader with a portal to more detailed information on any given topic.
Topics for the Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining include Learning and Logic, Data Mining, Applications, Text Mining, Statistical Learning, Reinforcement Learning, Pattern Mining, Graph Mining, Relational Mining, Evolutionary Computation, Information Theory, Behavior Cloning, and many others. Topics were selected by a distinguished international advisory board. Each peer-reviewed, highly-structured entry includes a definition, key words, an illustration, applications, a bibliography, and links to related literature.
The entries are expository and tutorial, making this reference a practical resource for students, academics, or professionals who employ machine learning and data mining methods in their projects. Machine learning and data mining techniques have countless applications, including data science applications, and this reference is essential for anyone seeking quick access to vital information on the topic.

Описание

Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining — это фундаментальная справочная работа, изданная в 2017 году под редакцией Claude Sammut. Книга объединяет в себе более тысячи статей ведущих мировых экспертов и охватывает все ключевые направления современного машинного обучения и интеллектуального анализа данных.

Издание подробно разбирает как классические алгоритмы и методы (от деревьев решений и нейронных сетей до байесовских подходов), так и актуальные на момент выхода темы: глубокое обучение, обработка больших данных, reinforcement learning, transfer learning, объяснимый искусственный интеллект и этические аспекты применения моделей. Каждый термин и концепция сопровождается определениями, математическими формулами, примерами и ссылками на первоисточники.

  • Исследователям и разработчикам ИИ, которым нужен быстрый и авторитетный справочник
  • Студентам и преподавателям профильных специальностей в области Data Science и Machine Learning
  • Инженерам-практикам, внедряющим модели машинного обучения в производство
  • Всем, кто хочет системно разобраться в терминологии и методах современной аналитики данных

Отзывы

Отзывов пока нет.

Только зарегистрированные клиенты, купившие данный товар, могут публиковать отзывы.