Kategoria:
Język książki: polski
Rok wydania: 2007
Wydanie: 2
ISBN: 9788320433104
Liczba stron: 894
Oprawa: Twarda
81.06
PLN
Cena w niePrzeczytane.pl:
81,06 zł
Cena katalogowa:
99,00 zł
Pozycja jest obecnie:
niedostępna
Koszt dostawy: |
Paczka w RUCHu |
od 5,99 zł |
Paczkomaty InPost |
od 9,99 zł |
Poczta Polska Odbiór w punkcie |
od 10,99 zł |
InPost - przesyłka kurierska |
od 11,99 zł |
Poczta Polska doręczenie pod adres |
od 11,99 zł |
FedEx - przesyłka kurierska |
od 12,99 zł |
Książka jest poświęcona metodom konstruowania uczących się programów komputerowych, zdolnych do poprawy swego działania na podstawie doświadczeń z przeszłości. Programy tego typu w zautomatyzowany sposób zdobywają wiedzę, którą wykorzystują do realizacji postawionych przed nimi zadań. Autor przybliża czytelnikowi proces uczenia się systemów z algorytmicznego punktu widzenia. Wyjaśnia, na czym polega indukcyjne uczenie się. Przedstawia dwa główne podejścia do tego zagadnienia: indukcję drzew decyzyjnych i indukcję reguł decyzyjnych. Omawia probabilistyczne metody uczenia się, a także metody grupowania pojęciowego. Zajmuje się problemami przekształcania zbioru atrybutów. Przedstawia wybrane algorytmy uczenia się aproksymacji funkcji. Opisuje odkrywanie zależności w danych i uczenia się automatów i problem uczenia się systemów ze wzmocnieniem. Wartość merytoryczną książki podnoszą liczne ćwiczenia, podzielone na tradycyjne, laboratoryjne i projektowe.