Аннотация к книге: Идеи машинного обучения

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.

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