Książka jest poświęcona metodom konstruowania uczących się programów komputerowych, zdolnych do poprawy swego działania na podstawie doświadczeń z przeszłości. Programy tego typu w zautomatyzowany sposób zdobywają wiedzę, którą wykorzystują do realizacji postawionych przed nimi zadań.

Autor przybliża czytelnikowi proces uczenia się systemów z algorytmicznego punktu widzenia. Wyjaśnia, na czym polega indukcyjne uczenie się. Przedstawia dwa główne podejścia do tego zagadnienia: indukcję drzew decyzyjnych i indukcję reguł decyzyjnych. Omawia probabilistyczne metody uczenia się, a także metody grupowania pojęciowego. Zajmuje się problemami przekształcania zbioru atrybutów. Przedstawia wybrane algorytmy uczenia się aproksymacji funkcji. Opisuje odkrywanie zależności w danych i uczenia się automatów i problem uczenia się systemów ze wzmocnieniem.

Wartość merytoryczną książki podnoszą liczne ćwiczenia, podzielone na tradycyjne, laboratoryjne i projektowe.

Osoby które kupowały "Systemy uczące się", wybierały także:

• Superinteligencja. Scenariusze, strategie, zagro 66,67 zÅ‚, (14,00 zÅ‚ -79%)
• Poradnik design thinking - czyli jak wykorzysta 48,28 zÅ‚, (14,00 zÅ‚ -71%)
• Kosymulacja. Elastyczne projektowanie i symulacja wielodomenowa 38,39 zÅ‚, (11,90 zÅ‚ -69%)
• F# 4.0 dla zaawansowanych. Wydanie IV 96,45 zÅ‚, (29,90 zÅ‚ -69%)
• Systemy reaktywne. Wzorce projektowe i ich stosowanie 65,31 zÅ‚, (20,90 zÅ‚ -68%)

Spis treści

[ERROR]