Нафаня
Организатор
- #1
Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения [Пётр Пылов, Роман Майтак, Анна Дягилева]
- Ссылка на картинку
Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения
Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинного и глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми оперирует область Data Science. Дан ознакомительный экскурс по теоретической составляющей курса, для каждой рассмотренной модели машинного/глубокого обучения поставлена в соответствие её прикладная реализация.
Для студентов, обучающихся по направлению подготовки «Искусственный интеллект». Может быть полезно специалистам в области искусственного интеллекта.
Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинного и глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми оперирует область Data Science. Дан ознакомительный экскурс по теоретической составляющей курса, для каждой рассмотренной модели машинного/глубокого обучения поставлена в соответствие её прикладная реализация.
Для студентов, обучающихся по направлению подготовки «Искусственный интеллект». Может быть полезно специалистам в области искусственного интеллекта.
- Объем: 256 стр.
- Формат: PDF.
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый авторский контент.