Инженерия машинного обучения

Инженерия машинного обучения

Библиографическая информация
Главный автор:	Бурков, Андрей
Другие авторы:	Мовчан, Дмитрий Алексеевич (Публикующий директор)
Формат:	Книга
Язык:	Russian
Публикация:	Москва ДМК Пресс 2022
Предметы:	машинное обучение прикладное машинное обучение, инженерия сбор данных (машинное обучение) подготовка данных (машинное обучение) конструирование признаков (машинное обучение) машинное обучение модели с учителем машинное обучение, оценивание модели машинное обучение, развертывание модели машинное обучение, среда выполнения модели машинное обучение, мониторинг модели машинное обучение, сопровождение модели

Похожие документы

Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования : пер. с англ.
по: Келлехер, Джон Д
Публикация: (2019)

Создание приложений машинного обучения от идеи к продукту
по: Амейзен, Эммануэль
Публикация: (2023)

Интерпретируемое машинное обучение на Python научитесь создавать интерпретируемые высокопроизводительные модели на практических примерах из реальной жизни : пер. с англ.
по: Масис, Серг
Публикация: (2023)

Рандомизированное машинное обучение при ограниченных объемах данных. От эмпирической вероятности к энтропийной рандомизации [монография]
по: Попков, Юрий Соломонович 1937-
Публикация: (2019)

Вероятностное машинное обучение введение
по: Мэрфи, Кэвин Патрик
Публикация: (2023)

Физически информированное машинное обучение
по: Берцун, Артемий Николаевич

Введение в машинное обучение с помощью Python руководство для специалистов по работе с данными
по: Мюллер, Андреас
Публикация: (2019)

Применение неконтролируемой кластеризации выборок для повышения качественных показателей многоуровневых моделей обработки данных
по: Лебедев, Илья Сергеевич

Математические основы машинного обучения и прогнозирования
по: Вьюгин, Владимир Вячеславович
Публикация: (2018)

Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных
по: Флах, Петер
Публикация: (2015)

Машинное обучение с использованием Python сборник рецептов : [практические решения от предобработки до глубокого обучения] : пер. с англ.
по: Элбон, Крис
Публикация: (2022)

Анализ данных в экономике: теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и визуализация данных в Microsoft Excel [учебник для направления бакалавриата "Экономика и управление"]
по: Соловьев, Владимир Игоревич
Публикация: (2023)

Алгоритм предсказания продаж с использованием технологий машинного обучения
по: Гайдук, Кристина Алексеевна

Обнаружение аномалий технологических сигналов с использованием ансамбля классификаторов и вейвлет-преобразований
по: Мурзагулов, Дамир Альбертович

Методы и алгоритмы сегментации медицинских изображений на основе машинного обучения автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук спец. 05.13.01
по: Данилов, В. В. специалист в области информатики и вычислительной техники инженер Томского политехнического университета 1989-
Публикация: (2020)

Примеры использования машинного обучения для разработки инструментов управления приемной кампанией и учебным процессом вуза

Прогнозирование дневных изменений цен на Биткойн с помощью методов интеллектуального анализа текста
по: Мазуренко, Владислав Александрович

Анализ нейронных сетей в телемедицине
по: Кузнецов, Денис Николаевич

Компьютерное зрение. Современные методы и перспективы развития
Публикация: (2022)

Глубокое обучение с R и Keras Франсуа Шолле ; при участии Томаша Калиновски и Дж. Дж. Аллера ; пер. с англ. В. С. Яценкова
по: Шолле, Франсуа
Публикация: (2023)

Обучение с подкреплением для реальных задач. Инженерный подход [для аналитиков данных и специалистов по искусственному интеллекту] : пер. с англ.
по: Уиндер, Фил
Публикация: (2023)

О методе машинного обучения для обнаружения аномалий в SQL-запросах
по: Мурзина, Александра Ивановна

Python и машинное обучение машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow : пер. с англ.
по: Рашка, Себастьян
Публикация: (2019)

Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python
по: Пател, Анкур А.
Публикация: (2020)

Распознавание неполных последовательностей, описываемых скрытыми марковскими моделями, в пространстве первых производных от логарифма функции правдоподобия
по: Уваров, Вадим Евгеньевич

Разработка моделей, алгоритмов и программ диагностики функционирования технических объектов с использованием агрегированных классификаторов: автореферат диссертации ... кандидата технических наук: 05.13.18/
по: Жуков, Д. А. Дмитрий Анатольевич
Публикация: (2019)

Tradeoff search methods between interpretability and accuracy of the identification fuzzy systems based on rules
по: Yankovskaya, Anna Efimovna

Assessing trustworthiness of IoT applications using logic circuits
по: Laputenko, Andrey V.

Diffuse reflectance and machine learning techniques to differentiate colorectal cancer ex vivo

Применение методов машинного обучения для классификации резонансного движения астероидов

Применение алгоритма машинного обучения для профориентации абитуриентов высшего учебного заведения

Влияние искусственного интеллекта и машинного обучения на финансовую культуру россиян
по: Шпет, Валентина Вадимовна

Оценка предиктивного потенциала факторов сердечно-сосудистого риска и их ассоциаций с жесткостью артерий у лиц европейской и корейской этнических групп

Модификация алгоритма машинного обучения с использованием мультиядер
по: Юнышев, Артем Александрович

Informative feature selection method for Raman micro-spectroscopy data

Детектирование звука сердечного сокращения при помощи методов машинного обучения
по: Файб, Семен Владимирович

Modern applications of machine learning
по: Sibirtseva, V. O.

Обнаружение аномалий в составных объектах в формате JSON
по: Шляхтина, Елена Анатольевна

Application of machine learning algorithms and laser absorption spectroscopy to solve the problem of determining components with a low concentration in multicomponent gas mixtures
по: Prischepa, Vladimir V.

Predictive models for COVID-19 detection using routine blood tests and machine learning