Rozumiem
Nasz serwis wykorzystuje pliki cookies, aby umożliwić funkcjonowanie strony i lepiej spełniać Twoje wymagania. Kontynuując przeglądanie serwisu akceptujesz wykorzystywanie plików cookies. Szczegółowe informacje można znaleźć tutaj.
Wyszukiwanie zaawansowane >>
Wczytuje wyszukiwanie...
0
liczba produktów: 0
Meta-uczenie w inteligencji obliczeniowe
KSIĄŻKA

Meta-uczenie w inteligencji obliczeniowej

Jankowski Norbert
Wydawnictwo: Exit
Rok wydania: 2021
Miejsce wydania:
Stron: 396
Format: 16.0x23.0cm
Oprawa: miękka
ISBN: 9788360434970
Cena katalogowa: 52.50 zł
Nasza cena: 39.06
Oszczędzasz: 13.44 zł
BRAK
Produkt niedostępny

Koszt dostawy:

Paczka w Ruchu: od 8.99 zł
Paczkomaty: od 10.99 zł
Poczta Polska: od 18.99 zł
Kurier DHL: od 12.99 zł

Opis

1. Wprowadzenie 2. Od algorytmów uczących się do algorytmów meta-uczenia 3. Podstawy meta-uczenia 3.1. Kroswalidacja używana do uczenia maszyn 3.2. Komitety maszyn i meta-uczenie 3.3. Meta-uczenie w oparciu o meta-charakterystyki 3.4. Inne metody meta-uczenia 3.5. O niewystarczalności różnych koncepcji meta-uczenia 4. Uniwersalna architektura systemu inteligencji obliczeniowej 4.1. Elementy systemu inteligencji obliczeniowej 4.2. Unifikacja maszyn i mechanizm podwójnej pamięci podręcznej maszyn 4.3. Dyskowy system pamięci podręcznej 4.4. Nadzorowanie procesów losowych i ich wpływu na proces unifikacji 4.5. Proces tworzenia maszyny i system kolejkowania zadań 4.6. System zbierania i analizy wyników 5. Uniwersalna maszyna optymalizacji meta-parametrów (UMOM) 5.1. Uniwersalna maszyna optymalizacyjna (UMOM) 5.2. Realizacje scenariuszy optymalizacyjnych 5.3. Ontologia metod optymalizacji maszyn uczących 6. Konstrukcje zaawansowanych algorytmów meta-uczenia 6.1. Ogólny schemat algorytmów meta-uczenia 6.2. Problem określania konfiguracji meta-uczenia 6.3. Funkcyjna forma opisu przestrzeni przeszukiwania w meta-uczeniu 6.4. Elementy głównego algorytmu meta-uczenia 6.5. Aproksymacja złożoności maszyn uczących 6.6. Typy meta-wiedzy 6.7. Analiza działania algorytmu meta-uczenia A. Metody testowania algorytmów inteligencji obliczeniowej B. Tabele porównawcze dla porównania metod selekcji instancji Bibliografia
Zadzwoń: 505 751 600
Realizacja: tenkai.plSystemy informatyczne