Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения (Петр Пылов, Р.Майтак, А.Дягилева) 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. Формат: PDF. Дата написания: 2023 год. ISBN: 9785972915477. Объем: 256 стр.
