Микель Кохендерфер – Алгоритмы принятия решений
1.975 ₽
Автор: Микель Кохендерфер
Название: Алгоритмы принятия решений
Формат: PDF
Тема: IT
Количество страниц: 686
Качество: Компьютерное, издательское
Книга представляет собой введение в теорию алгоритмов принятия решений в ус-
ловиях неопределенности, включая формулировки основных математических задач
и методы их решения. Рассмотрены современные методы снижения вычислительной
нагрузки и поиска оптимальных стратегий в различных сценариях – от простых ре-
гуляторов до стохастических многоагентных систем. Основное внимание уделяется
планированию и обучению с подкреплением, хотя некоторые из представленных
методов основаны на элементах обучения с учителем и оптимизации. Алгоритмы
реализованы на языке программирования Julia.
Издание предназначено специалистам в области искусственного интеллекта
и систем принятия решений, а также может быть полезно студентам и аспирантам
Описание
Книга Микель Кохендерфер – Алгоритмы принятия решений раскрывает принципы построения систем, которые помогают выбирать оптимальные решения в условиях неопределенности, ограниченных ресурсов и сложных данных.
Автор подробно рассматривает вероятностные модели, методы оптимизации, машинное обучение и подходы из теории принятия решений. Издание объясняет, как алгоритмы анализируют информацию, оценивают риски и находят баланс между скоростью и точностью выбора.
- студентам и специалистам по data science и машинному обучению
- разработчикам алгоритмов и инженерам, работающим с системами рекомендаций и автоматизацией
- аналитикам, которые хотят улучшить качество бизнес- и технических решений
- всем, кто интересуется современными методами искусственного интеллекта в принятии решений
Только зарегистрированные клиенты, купившие данный товар, могут публиковать отзывы.
Похожие
Другие книги раздела «Веб-дизайн и программирование»
- John Zelle – Python Programming (2017)
- Soonhoi Ha – Handbook of Hardware Software Codesign (2017)
- С. Ржевский – Математическое программирование (2022)
- Giuseppe Ciaburro – Neural Networks with R
- Igor Livshin – Artificial Neural Networks with Java (Second edition)
- Leonardo De Marchi – Hands-On Neural Networks
- Maxime Labonne – Hands-On Graph Neural Networks Using Python
- 80 Ways to use ChatGPT in the classroom
- Андреас Мюллер – Введение в машинное обучение с помощью Python
- Андрей Бурков – Инженерия машинного обучения. Машинное обучение без лишних слов
- Анирад Коул – Искусственный интеллект и компьютерное зрение
- Бенджамин Бенгфорт – Прикладной анализ текстовых данных на Python
- Глубокое обучение в биологии и медицине
- Паттерны проектирования API
- Python для сложных задач
- Глубокое обучение с Fastai и PyTorch
Рекомендуем также
- S. Paul – Clinical Cases in Skin Cancer Surgery and Treatment (2016)
- Y. Sakai – Laparoscopic Surgery for Colorectal Cancer (2016)
- V. Stearns – Novel Biomarkers in the Continuum of Breast Cancer (2016)
- A. Mathur – Nanotechnology in Cancer (2017)
- P. Rennert – Novel Immunotherapeutic Approaches to the Treatment of Cancer
- M. Baranska – Optical Spectroscopy and Computational Methods in Biology and Medicine (2014)
- A. Bondanza – Tumor Immunology (2016)
- H. Seligmann – DNA Replication. Current Advances (2016)
Отзывы
Отзывов пока нет.