Основы машинного обучения: продвинутые концепции: метод Монте-Карло с накоплением скачать в хорошем качестве

Основы машинного обучения: продвинутые концепции: метод Монте-Карло с накоплением

Машинное обучение — это быстро развивающаяся и стремительно прогрессирующая область, затрагивающая жизнь практически каждого человека. В последнее время наблюдается взрывной рост успешных применений машинного обучения — от распознавания речи и анализа текста до получения более глубоких знаний для исследователей. Несмотря на то, что машинное обучение широко распространено и часто обсуждается, большинство людей имеют лишь смутное представление о том, как оно работает на самом деле. В этом учебном пособии доктор Артемий Колчинский и доктор Брендан Трейси в доступной форме подробно объясняют, что именно делает машинное обучение таким особенным. Принципы обучения и обобщения в машинном обучении объясняются с помощью многочисленных метафор и визуальных образов, расширенный анализ машинного обучения в играх служит наглядным примером, а также более подробно рассматриваются глубокие нейронные сети, которые являются ядром успешного машинного обучения. Наконец, рассматривается вопрос о том, когда уместно (и когда не следует) использовать машинное обучение для решения задач, а также приводится пример научного исследования, включающего принципы машинного обучения. Больше видеороликов по науке о сложности вы найдете на courses.complexityexplorer.org