Джейд Картер - Искусственный интеллект. Машинное обучение
Название: | Искусственный интеллект. Машинное обучение | |
Автор: | Джейд Картер | |
Жанр: | Детская образовательная литература, Другие языки и системы программирования, Околокомпьютерная литература, Для среднего школьного возраста (Подростковая литература) 12+, Зарубежная литература для детей | |
Изадано в серии: | неизвестно | |
Издательство: | неизвестно | |
Год издания: | 2024 | |
ISBN: | неизвестно | |
Отзывы: | Комментировать | |
Рейтинг: | ||
Поделись книгой с друзьями! Помощь сайту: донат на оплату сервера |
Краткое содержание книги "Искусственный интеллект. Машинное обучение"
Исследуйте мир машинного обучения с этой книгой, предназначенной для тех, кто стремится погрузиться в фундаментальные принципы и передовые методы этой динамично развивающейся области. От введения в основные концепции до глубокого погружения в продвинутые техники и приложения, каждая глава представляет собой комплексное исследование, подкрепленное практическими примерами и советами. Будучи ориентиром как для начинающих, так и для опытных практиков, данная книга поможет вам освоить ключевые навыки, необходимые для эффективного применения методов машинного обучения в реальных задачах.
К этой книге применимы такие ключевые слова (теги) как: Самиздат,искусственный интеллект,обучение программированию,машинное обучение,язык Python,только на Литрес
Читаем онлайн "Искусственный интеллект. Машинное обучение" (ознакомительный отрывок). [Страница - 4]
Усиление внимания к проблемам интерпретируемости и объяснимости моделей машинного обучения является неотъемлемой частью развития этой области. Это позволяет не только создавать более надежные и эффективные модели, но и обеспечивать их применение в соответствии с высокими стандартами прозрачности и этичности.
Одним из наиболее захватывающих и перспективных направлений развития машинного обучения является обучение с подкреплением. Этот подход, иногда называемый обучением на основе опыта, отражает способ, которым люди и животные учатся в реальном мире: путем взаимодействия с окружающей средой и получения обратной связи в виде вознаграждения или наказания. Алгоритмы, применяющие обучение с подкреплением, стремятся выработать стратегии действий, которые максимизируют накопленное вознаграждение в долгосрочной перспективе.
Этот подход находит широкое применение в различных областях, начиная от робототехники и автономной навигации и заканчивая управлением производственными процессами и финансовыми портфелями. Например, роботы, обученные методами обучения с подкреплением, могут учиться выполнять сложные задачи, такие как перемещение по непредсказуемой среде или выполнение задач с высокой степенью неопределенности. Это особенно важно в областях, где требуется принятие решений в реальном времени на основе обновляющейся информации.
Кроме того, обучение с подкреплением нашло применение в автономных системах, таких как беспилотные автомобили и дроны. Эти системы используют алгоритмы обучения с подкреплением для обучения себя принимать решения на основе внешних сигналов и условий окружающей среды, обеспечивая безопасное и эффективное функционирование в различных ситуациях.
Важным и весьма перспективным направлением в развитии машинного обучения является создание методов, адаптированных к уникальным особенностям конкретных областей применения, таких как медицина, финансы, транспорт и многие другие. Каждая из этих сфер имеет свои уникальные характеристики данных, задач и требований, и разработка специализированных методов обучения позволяет эффективно решать сложные задачи в этих областях.
В медицине, например, основными вызовами являются высокая размерность данных, наличие шума и неопределенности, а также необходимость учитывать индивидуальные особенности каждого пациента. Поэтому разработка алгоритмов машинного обучения, специально адаптированных к медицинским данным, позволяет создавать модели, которые точно определяют заболевания, прогнозируют результаты лечения и помогают в принятии решений врачам.
В финансовой сфере методы машинного обучения используются для прогнозирования цен на акции, определения рисков инвестиций, обнаружения мошенничества и многих других задач. Эффективные модели машинного обучения в финансах должны учитывать нестабильность рынка, высокую степень шума в данных и быстрое изменение условий.
В области транспорта методы машинного обучения помогают управлять трафиком, оптимизировать маршруты и расписания, улучшать безопасность дорожного движения и создавать автономные транспортные системы. Здесь особенно важно учитывать динамику движения, различные типы транспорта и взаимодействие с инфраструктурой городов.
Разработка специализированных методов машинного обучения для конкретных областей применения является ключевым фактором для достижения успеха в этих сферах. Это позволяет создавать более точные, эффективные и надежные модели, удовлетворяющие уникальным потребностям каждой области и способствующие развитию инноваций и улучшению качества жизни.
Современное машинное обучение продолжает развиваться и расширять свои горизонты, открывая новые возможности для применения в различных сферах человеческой деятельности и создавая основу для дальнейшего технологического прогресса.
1.2 Определение и теоретические основы
1.2.1 Формализация задачи обучения
Формализация задачи обучения в машинном обучении является ключевым этапом, который --">Книги схожие с «Искусственный интеллект. Машинное обучение» по жанру, серии, автору или названию:
Бронислав Баландин - Большая книга интеллектуальных игр и занимательных вопросов для умников и умниц |
Алексей Владимирович Владимиров - Летучие пленники Жанр: Детская образовательная литература Год издания: 1973 |
Борис Иванович Смагин - Вблизи абсолютного нуля Жанр: Детская образовательная литература Год издания: 1965 |