Google 
Аннотация: Идеи машинного обучения
| Автор/составитель | Шалев-Шварц Шай, Бен-Давид Шай |
| Год выпуска | 2019 |
| ISBN | 978-5-97060-673-5 |
| Производитель | ДМК-Пресс |
| Издательство | ДМК-Пресс |
| Количество томов | 1 |
| Количество страниц | 436 |
| Переплет | Твёрдый переплёт |
| Размеры | 240x175x26 мм |
| Тип бумаги | офсетная (60-220 г/м2) |
| Наличие иллюстраций | рисунки |
| Тип иллюстраций | черно-белые |
| Формат | 70x100/16 (170x240 мм) |
| Тираж | 200 |
| Стандарт | 8 |
| Вес | 790 |
| Язык | русский |
Машинное обучение - один из самых быстро развивающихся разделов информатики с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги - познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, РАС-байесовский подход и границы сжатия.
Издание ориентировано на студентов старших курсов, обучающихся информатике, техническим наукам, математике или статистике, а также может быть полезно исследователям, желающим углубить свои теоретические знания. Предполагается, что читатель знаком с основами теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа и теории алгоритмов.
