Методи i моделi iнтелектуального аналiзу даних. Практикум
Вантажиться...
Дата
2019
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Мета комп’ютерного практикуму - отримання практичних навичок проектування архiтектури багатошарових нейронних мереж прямого розповсюдження, навчання мереж ґрадiєнтними методами з адаптивною швидкiстю навчання, регуляризацiї
моделей нейронних мереж, використання сучасних пiдходiв до iнiцiалiзацiї ваг, дропауту i нормалiзацiї за мiнi-батчами, методiв оптимiзацiї в навчаннi глибоких моделей, застосування цих методiв, використовуючи бiблiотеку TensorFlow. В результатi
виконання робiт студенти повиннi вмiти розв’язувати практичнi задачi аналiзу великих масивiв даних, задачi класифiкацiї i розпiзнавання образiв у програмному
забезпеченнi TensorFlow Python.
Видання може бути корисним для студентiв спецiальностей «Системний аналiз»
i «Комп’ютернi науки», аспiрантiв та науковцiв.
Опис
Ключові слова
Бібліографічний опис
Методи i моделi iнтелектуального аналiзу даних. Практикум [Електронний ресурс] : навчальний посiбник для студентiв, якi навчаються за спецiальнiстю 122 «Комп’ютернi науки», освiтньої програми «Системи i методи штучного iнтелекту» / Н. I. Недашкiвська ; КПI iм. Iгоря Сiкорського. – Електроннi текстовi данi (1 файл: 1,77 Мбайт). – Київ : КПI iм. Iгоря Сiкорського, 2019. – 71 с. – Назва з екрана.