Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения Петр Андреевич Пылов

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.