|
|
|
|
| LEADER |
02794nam a2200457 c 4500 |
| 001 |
koha001007846 |
| 008 |
231103s2023 ru ad f b 001 0 rus d |
| 020 |
|
|
|a 9785977517355
|
| 035 |
|
|
|a koha001007846
|
| 040 |
|
|
|a RU-ToGU
|b rus
|c RU-ToGU
|
| 080 |
|
|
|a 004.85:004.438Python
|
| 100 |
1 |
|
|a Масис, Серг
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Интерпретируемое машинное обучение на Python
|b научитесь создавать интерпретируемые высокопроизводительные модели на практических примерах из реальной жизни : пер. с англ.
|c Серг Масис ; науч. ред. Анвар Хафизов
|
| 260 |
|
|
|a Санкт-Петербург
|b БХВ-Петербург
|c 2023
|
| 300 |
|
|
|a 636 с.
|b ил.
|
| 336 |
|
|
|a Текст
|
| 337 |
|
|
|a непосредственный
|
| 504 |
|
|
|a Библиогр. в конце гл.
|
| 504 |
|
|
|a Предм. указ.: с. 619-636
|
| 653 |
|
|
|a машинное обучение интерпретируемое
|
| 653 |
|
|
|a искусственный интеллект объяснимый
|
| 653 |
|
|
|a машинное обучение, модели
|
| 653 |
|
|
|a машинное обучение, интерпретация
|
| 653 |
|
|
|a интерпретация (машинное обучение), методы
|
| 653 |
|
|
|a нейронные сети искусственные сверточные, визуализация
|
| 653 |
|
|
|a Python, язык программирования высокоуровневый
|
| 653 |
|
|
|a программные коды
|
| 653 |
|
|
|a модели (машинное обучение), настройка
|
| 653 |
|
|
|a данные тренировочные (машинное обучение), настройка
|
| 653 |
|
|
|a данные, интерпретируемость (машинное обучение)
|
| 653 |
|
|
|a машинное обучение в бизнесе
|
| 653 |
|
|
|a деревья решений, модели интерпретируемые
|
| 653 |
|
|
|a линейные модели (машинное обучение), интерпретация
|
| 653 |
|
|
|a классификатор изображений (машинное обучение)
|
| 653 |
|
|
|a Байеса метод наивный
|
| 653 |
|
|
|a модели (машинное обучение), защита от атак
|
| 653 |
|
|
|a модели (машинное обучение), безопасность
|
| 700 |
1 |
|
|4 edt
|a Хафизов, Анвар
|
| 852 |
4 |
|
|a RU-ToGU
|n ru
|h 004.8
|i М312
|
| 999 |
|
|
|c 1007846
|d 1007846
|
| 952 |
|
|
|0 0
|1 0
|4 0
|6 0048_М312
|7 0
|a RU-ToGU
|b RU-ToGU
|c 10005
|d 2023-11-03
|g 3252.00
|o 004.8 М312
|p 13820001053831
|r 2023-11-03
|y 9
|
