|
|||
Meta-uczenie w inteligencji obliczeniowejWydawnictwo EXITCena: Autor: Norbert Jankowski ISBN: 978-83-60434-97-0 Ilość stron: 396 Data wydania: 12/2011 Format: 16.5x23.5cm Wydawnictwo: EXIT Uczenie się z danych to zadania algorytmów inteligencji obliczeniowej. W konsekwnecji pozytywnego uczenia się z danych następuje odkrywanie wiedzy, czyli budowanie matematycznego modelu obrazującego w ściśle określony sposób zdobytą wiedzę. To jakie zostaną stworzone modelezależy od algorytmów, ich konfiguracji i danych, na których nastąpi uczenie. Metody meta-uczenia w inteligencji obliczeniowej powstały jako próba automatyzacji doboru modelu do określonego modelu. Rozdziały: 1. Wprowadzenie 2. Od algorytmów uczących się do algorytmów meta-uczenia 3. Podstawy meta-uczenia 4. Uniwersalna architektura systemu inteligencji obliczeniowej 5. Uniwersalna maszyna optymalizacji meta-parametrów (UMOM) 6. Konstrukcje zaawansowanych algorytmów meta-uczenia A. Metody testowania algorytmów inteligencji obliczeniowej Książka informatyczna: Meta-uczenie w inteligencji obliczeniowej |
|||
Księgarnia informatyczna aton.pl Tutaj możesz kupić tę książkę w dobrej cenie. Zapraszamy na zakupy do naszej księgarni internetowej. |