Аннотация к книге: Рандомизированное машинное обучение при ограниченных объемах данных. От эмпирической вероятности к энтропийной рандомизации

Проблема извлечения и последующего накопления знаний в конечном счете сводится к знаниям о модели, которые формализуются путем оценивания ее характеристик. Последнее интерпретируется как обучение модели с использованием данных. Современное представление о машинном обучении предполагает, что его результатом являются «обученные» детерминированные модели, снабженные эмпирическими вероятностными оценками их достоверности. В настоящей монографии развивается новое направление в машинном обучении - рандомизированное машинное обучение, которое направлено на генерацию ансамблей энтропийно «обученных» рандомизированных моделей. Если иметь в виду, что процедуры машинного обучения применяются к задачам с достаточно высоким уровнем неопределенности (не вполне достоверные данные, неполнота знаний о моделируемом процессе, и др.), то переход к энтропийно-рандомизированной концепции машинного обучения может оказаться полезным и эффективным инструментом решения прикладных задач. Книга может быть полезной для студентов, аспирантов и научных работников, интересующихся теоретическими аспектами машинного обучения и анализа данных, а также их приложениями в различных практических областях.

Автор/составитель	Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дубнов Ю.А.
Год выпуска	2019
ISBN	978-5-9710-5908-0
Обложка	твердый переплет
Дата выпуска	2019 г.
Количество томов	1
Количество страниц	320
Переплет	твердый
Стандарт	8
Вес	420