Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Воронова, Л. И. - Предобработка данных для нейросетевого управления
Воронова, Л. И. - Предобработка данных для нейросетевого управления
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Воронова, Л. И.
Предобработка данных для нейросетевого управления : учебное пособие
Издательство: МТУСИ, 2021 г.
ISBN отсутствует
Автор: Воронова, Л. И.
Предобработка данных для нейросетевого управления : учебное пособие
Издательство: МТУСИ, 2021 г.
ISBN отсутствует
На полку
Электронный ресурс
Воронова, Л. И.
Предобработка данных для нейросетевого управления [Электронный ресурс] : учебное пособие. – Москва : МТУСИ, 2021. – 49 с. – Режим доступа : https://e.lanbook.com/book/215198, https://e.lanbook.com/img/cover/book/215198.jpg. – Книга из коллекции МТУСИ - Инженерно-технические науки. – На рус. яз.
Учебное пособие «Предобработка данных для нейросетевого управления» предназначено для студентов, обучающихся в магистратуре МТУСИ по направлениям подготовки 27.04.04 – Управление в технических системах (программа: Киберфизические системы и интернет вещей) и 15.04.04 – Автоматизация технологических процессов и производств (программа: Системы искусственного интеллекта промышленного интернета вещей). Содержание учебного пособия соответствует основным вопросам, рассматриваемым в дисциплинах «Нейросетевое управление», «Нейросетевые технологии в системах искусственного интеллекта», «Машинное обучение». Цель учебного пособия – приобретение магистрантами компетенций разработки и прототипирования обучающихся нейросетевых систем управления, практическое освоение ими современных методов предобработки данных с использованием наборов данных большой размерности, конструирование моделей искусственных нейронных сетей в современных средах разработки, с подключением свободно распространяемых библиотек, облегчающих процесс реализации методов интеллектуального анализа данных Пособие содержит две главы с теоретическим материалом и восемь лабораторных работ, в которых последовательно развивается практическое применение способов подготовки больших наборов данных для моделирования управляющих воздействий с помощью нейронных сетей. В рамках лабораторных работ изучаются загрузка и первичная обработка данных, обработка количественных и категориальных значений, а также данных в свободной форме, приёмы проектирования и реализации моделей искусственных нейронных сетей с использованием программного обеспечения из свободно распространяемых библиотек. Каждую конкретную задачу предобработки и моделирования предлагается решить с помощью определенных методов и алгоритмов, провести анализ полученных результатов и сделать выводы. В качестве программных средств разработки используются научная исследовательская платформа Anaconda с языком программирования Python и инструмент JupyterNotebook для разработки и представления проектов Data Science в интерактивном виде, а также OCTAVE или MATLAB.
004.62+004.048
основной = ЭБС Лань
Воронова, Л. И.
Предобработка данных для нейросетевого управления [Электронный ресурс] : учебное пособие. – Москва : МТУСИ, 2021. – 49 с. – Режим доступа : https://e.lanbook.com/book/215198, https://e.lanbook.com/img/cover/book/215198.jpg. – Книга из коллекции МТУСИ - Инженерно-технические науки. – На рус. яз.
Учебное пособие «Предобработка данных для нейросетевого управления» предназначено для студентов, обучающихся в магистратуре МТУСИ по направлениям подготовки 27.04.04 – Управление в технических системах (программа: Киберфизические системы и интернет вещей) и 15.04.04 – Автоматизация технологических процессов и производств (программа: Системы искусственного интеллекта промышленного интернета вещей). Содержание учебного пособия соответствует основным вопросам, рассматриваемым в дисциплинах «Нейросетевое управление», «Нейросетевые технологии в системах искусственного интеллекта», «Машинное обучение». Цель учебного пособия – приобретение магистрантами компетенций разработки и прототипирования обучающихся нейросетевых систем управления, практическое освоение ими современных методов предобработки данных с использованием наборов данных большой размерности, конструирование моделей искусственных нейронных сетей в современных средах разработки, с подключением свободно распространяемых библиотек, облегчающих процесс реализации методов интеллектуального анализа данных Пособие содержит две главы с теоретическим материалом и восемь лабораторных работ, в которых последовательно развивается практическое применение способов подготовки больших наборов данных для моделирования управляющих воздействий с помощью нейронных сетей. В рамках лабораторных работ изучаются загрузка и первичная обработка данных, обработка количественных и категориальных значений, а также данных в свободной форме, приёмы проектирования и реализации моделей искусственных нейронных сетей с использованием программного обеспечения из свободно распространяемых библиотек. Каждую конкретную задачу предобработки и моделирования предлагается решить с помощью определенных методов и алгоритмов, провести анализ полученных результатов и сделать выводы. В качестве программных средств разработки используются научная исследовательская платформа Anaconda с языком программирования Python и инструмент JupyterNotebook для разработки и представления проектов Data Science в интерактивном виде, а также OCTAVE или MATLAB.
004.62+004.048
основной = ЭБС Лань