«Fundamentals and Methods of Machine & Deep Learning» - книга автора Pradeep Singha. В этом труде представлены фундаментальные основы и методы машинного и глубокого обучения. Эта книга охватывает широкий круг тем, включая машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Она является ценным ресурсом для всех, кто интересуется этой темой
В работе исследуются методы машинного и глубокого обучения как теоретические основы для разработки, использования и развития мощных систем искусственного интеллекта. Основные темы книги включают предобработку данных, обучение и получение контролирующих и оценивающих правил для задач архитектуры нейронной сети, а также временные ряды и обучение глубокому моделированию. Описываются проблемы параллельной обучаемости, распределенного и высокопроизводительного обучения во временных рядах, мультистадийном обучении и обработке ресурсов для реализации возможностей параллельного обучения. Основное внимание уделяется анализируемым алгоритмам и программным инструментам и их применению в обучающих аспектах машинного и глубокого вычисления. Книга предназначена для студентов и специалистов области искусственного интеллекта и обработки данных.
Pradeep Kumar Singh Fundamentals and Methods Of Machine And Deep Learning свободной доступ к этому руководству! In the book provided a detailed insight into machine learning and deep learning ideas, theories, terminologies, development methods and architectures. Proceeds with a framework of analysis through a combination of representative real problems along with in-depth case studies. Explore Principal component analysis (PCA), Linear regression, Soft margin SVM, Boosting algorithm, Deep learning and Back propagation and many more. This is an essential resource for students and professionals working in the area of machine learning, data science and artificial intelligence. Book Covers • Logistic Regression • Support Vector Machines • Artificial Neural Networks/Deep Learning A totality of this book includes: • The Importance of Machine Learning & Deep Learning Today. • Introduction to MATLAB: Its Applications in Machine Learning and Data Analytics. • Basics of Deep Learning: Layers, Backpropagation, GPU Computing. • Applying Artificial Intelligence in Top Industries. Sedimentary building processes. It is a significant resource for learners and professionals eager about the realm of machine training, information science, and mechanical exploration.
#программы
