Машинное обучение
Машинное обучение - класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение посредством решения множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов. Многие методы машинного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам.
Полезная литература
- Kulkarni, Sanjeev, and Gilbert Harman. An Elementary Introduction to Statistical Learning Theory, John Wiley & Sons, Incorporated, 2011 (доступ через библиотеку ВШЭ).
- Harman, Gilbert, and Sanjeev Kulkarni. Reliable Reasoning: Induction and Statistical Learning Theory, edited by Tom Roeper, MIT Press, 2007 (доступ через библиотеку ВШЭ).
- Alpaydin, Ethem. Introduction to Machine Learning, MIT Press, 2014 (доступ через библиотеку ВШЭ).
- Mohri, Mehryar, et al. Foundations of Machine Learning, MIT Press, 2012 (доступ через библиотеку ВШЭ).
- Murphy, Kevin P.. Machine Learning : A Probabilistic Perspective, MIT Press, 2012 (доступ через библиотеку ВШЭ).
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.