Google 
Аннотация: Байесовская оптимизация с примерами из библиотек Python
| Издательство | АЛИСТ |
| Автор/составитель | Нгуен Куан |
| Год выпуска | 2024 |
| Кол-во страниц | 416 |
| ISBN | 978-601-08-4437-7 |
| Обложка | мягкая обложка |
| Вес | 541г |
| Формат | 17 x 25 cm |
| Тираж | 1200 |
| Возрастная категория | 16+ |
Книга рассказывает об оптимизации моделей машинного обучения на основе байесовского метода и теории вероятностей. Примеры составлены на языке Python с использованием библиотек PyTorch, GPyTorch и BoTorch. Описаны приёмы настройки гиперпараметров, гауссовское распределение, использование политик машинного обучения, в частности на основе задачи о многоруких бандитах, повышение производительности вычислений, многовариантная оптимизация с учётом полезности и затрат, а также применение байесовского метода в специализированных сценариях. Оптимизация в области машинного обучения заключается в достижении максимально качественных прогнозов за минимально возможное количество шагов. Так формируются кратчайшие маршруты доставки, идеальные цены, персонализированные рекомендации и т. д. В основе оптимизации по байесовскому методу лежит математический аппарат теории вероятностей. В рамках такой оптимизации вырабатываются способы настройки функций, алгоритмов и гиперпараметров машинного обучения. В книге рассказано, как выстраивать эффективные процессы машинного обучения с использованием байесовского подхода. Показано, как обучать модели на больших наборах данных, настраивать гиперпараметры и использовать метод парных сравнений.
Читать далее →
Бесплатная Доставка по Европе (EU)*
*Для заказов свыше 40,- евро Подробнее
Байесовская оптимизация с примерами из библиотек Python
-38%- Производитель: АЛИСТ
- Модель: TEEI11602900
- ISBN 978-601-08-4437-7
-
Наличие:
Есть в наличии
46.48€
-38%
28.82€
Нашли этот товар по более низкой цене?
Во-первых - Вы молодец!
Во-первых - Вы молодец!
Просим Вас сообщить нам:
