Обложка книги Рандомизированное машинное обучение при ограниченных объемах данных. От эмпирической вероятности к энтропийной рандомизации, Ю. С. Попков, А. Ю. Попков, Ю. А. Дубнов  
Поделись книгой!
 
Издательство: Ленанд, 2019
Переплёт: Твердый переплет, 320 страниц
Категория: Компьютерные технологии
ISBN: 978-5-9710-5908-0

Где найти книгу?

📘 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.
Мнения