Машинное обучение - все книги по дисциплине. Издательство Лань

Данное учебное пособие предназначено для студентов, преподавателей и исследователей, работающих в области искусственного интеллекта и машинного обучения, и может быть использовано в учебных курсах и специализированных тренингах по данным направлениям на всех уровнях высшего образования.

В книге рассмотрены наиболее популярные методы и модели предсказательной аналитики данных, представленных временными рядами. Дана их характеристика, выполнен сравнительный анализ. Приведены примеры решения задач прогнозирования для классических и синтезированных наборов данных. В качестве инструмента решения задач прогнозирования был выбран язык R и интегрированная среда разработки RStudio. Их выбор обусловлен ориентацией языка и интегрированной среды на решение задач аналитики, появлением философии аккуратного (опрятного) программирования, которая существенно изменяет традиционные подходы к их использованию при прогнозировании временных рядов.
Книга может быть полезна как студентам, изучающим методы прогнозирования, анализа данных, машинного обучения, предсказательной аналитики, искусственного интеллекта, теорию data science, так и аналитикам, начинающим осваивать данные методы для применения в своей практической деятельности. Содержание книги предполагает, что ее читатели имеют базовые знания о языке R, начальный опыт использования языка R и интегрированной среды разработки RStudio. Поэтому в ней не рассмотрены основы языка и организации применения данной среды.

Данное учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся в колледжах по образовательным программам среднего профессионального образования, преподавателей и исследователей, работающих в области искусственного интеллекта и машинного обучения, и может быть использовано в учебных курсах и специализированных тренингах по этим направлениям.
Соответствует современным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования и профессиональным квалификационным требованиям.