Скачать HTML копию и все данные
Оглавление
Глава1. Введение в машинное обучение
Что такое машинное обучение
Типы обучения
Способы обучения
Решаемые задачи
Сферы применения
Краткая история
Модели машинного обучения
Список литературы
Глава 2. Введение в искусственные нейронные сети
Принципы работы искусственных нейронных сетей
Обзор основных архитектур ИНС
Функции активации нейрона
Свёрточные ИНС
Метод обратного распространения ошибки (backpropagation)
Переобучение и недообучение
Рекомендации по созданию обучающей выборки
Важность правильной подготовки данных
Аугментация данных (data augmentation)
Отбор признаков (feature selection)
Извлечение признаков (feature extraction)
Проектирование признаков (feature engineering)
Преобразования признаков (feature transformations)
Обучение модели
Разбиение данных для обучения и оценки
Процесс обучения
Оценка качества обучения
Процесс решения задачи в машинном обучении
Список литературы