|
Кількість
|
Вартість
|
||
|
|
|||
Книга присвячена одній з найбільш застосовних, активних і сфер сучасної інформатики, що швидко розвиваються, що поєднує безліч методів з різних областей математики і не тільки математики - машинного навчання. У книзі обговорюються основи багатьох базових апаратів машинного навчання: дерева ухвалення рішень, штучні нейронні мережі, генетичні алгоритми, байєсівські класифікатори, алгоритми кластеризації та навчання з підкріпленням. Виклад ведеться цікавою мовою, книгу цікаво читати, і вона доступна навіть не дуже підготовленому читачеві. Однак при цьому зберігається математична строгість, а найскладніші частини викладу зацікавлять і професіоналів. Книга має велику анотовану бібліографію. Читати книгу зможуть навіть старшокласники, хоча вона представлятиме безперечний професійний інтерес і для студентів усіх курсів, які вивчають математику та інформатику, а також для фахівців та аспірантів, які ведуть дослідження у відповідних галузях. У цьому плані значна частина матеріалу монографії зможе зіграти роль поглибленого навчального посібника.