Автор: П. А. Пылов
Численные методы оптимизации архитектур машинного обучения
П. А. Пылов
Представлены численные методы решений обыкновенных дифференциальных уравнений, краевых задач для обыкновенных дифференциальных уравнений и уравнений параболического типа. Показано решение уравнений эллиптического типа. Для студентов, обучающихся...
Python, Django, Data Science
П. А. Пылов
Показаны основы работы на Python, а также два его основных ответвления - вебразработка на Django и область прикладного искусственного интеллекта, являющаяся частью Data Science. Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а...
Асимптотический анализ поведения прикладных моделей машинного обучения
П. А. Пылов
Представлена разработка и аналитика прикладных моделей машинного обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно специалистам...
Алгоритмы Data Science
П. А. Пылов
Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности...
