Артем Демиденко

Как научить робота думать: Путеводитель для начинающих программистов


Скачать книгу

спектр возможностей для бизнеса, науки и повседневной жизни. Его неуклонное развитие продолжает генерировать решения, которые, казалось бы, еще вчера были бы фантастикой. Применение машинного обучения не ограничивается только новейшими технологиями; его возможности продолжают расширяться, становясь все более доступными и понятными благодаря усилиям разработчиков и исследователей.

      Начинающим программистам необходимо осознать, что успешное освоение машинного обучения требует времени и терпения. Однако результат, который они получат на этом пути, станет не только замечательным достижением, но и настоящей находкой для эффективного решения самых разнообразных задач в будущем.

      Что такое машинное обучение

      Машинное обучение, как подмножество искусственного интеллекта, представляет собой увлекательный и сложный механизм, способный преобразовать необработанные данные в полезные знания. Для начала необходимо уточнить, что машинное обучение – это не просто набор алгоритмов, а целая парадигма, способная интерпретировать, анализировать и делать предсказания на основе имеющейся информации. Обновляя наш взгляд на эту область, мы увидим, как машины обучаются и адаптируются к изменениям, извлекая закономерности из данных.

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «Литрес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRofHh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwhMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgARCAhhBdwDASIAAhEBAxEB/8QAGwABAAIDAQEAAAAAAAAAAAAAAAEEAgMFBgf/xAAYAQEBAQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAQIDBP/aAAwDAQACEAMQAAAB8H7Kp7pPPczrck7Hd4XdOhEwQmCEwAAAIkQmAAAACEwEiAABAAUAiUQkRMKCBNQAIhIgmoTAAEARIQmAAACAEwAImAAACEwAIkQAACAAAAAAImAAACExKABCRCYAIkIAAABCYAAITAAAiRAAAAIAABAoCBAEAo9WtZ1ODyetyTsd3hd06AIiYETAAMTJxKJ6WnyrhlhZzKa4Ka4Ka4Ka4Ka2Ki2Ki2Ki2Ki2Ka4Ka4Ka4Ka4Ka4Ka4Ka4imuKprkFRbFRbFNcFNcgqLYqLaKi2Ki2Ka5BUW5Ka2Ki2KkXBTW5Ka2Ki2Ki2KkWxUWxUWxUWxUi5BUWy1FsVFuCotkqLZai2Ki2Ki2Ki2Ki3BVWiVFstRbFRaFWLYqLYqLcFVaFVaFRbFRbFRbgqrQqrQqLYqLcFVaFVaFWLcFVaFVaFVaFVaFWLQqrQr78dJ0suBrPRuT1DKJEAQQFBGNivY1ODyetyTs9zh906ETBESIBCPNF/mdLsHP6AAAAIkQmAAAAAAAAACEiEiEiAABAUABCRCYAgCJCEwAAIkQkQBEiEwAIkQmAABEiAAQkQAACEiEwEwAAAQmAFCITAAAiRCYAESETAAABAAESIAABCYAAAITFUeT6Qc3pcmqd9EgEACMbFexqcHk9blHY7vC7p0ImCARjl5k1d5dISITAAAAAAiRAAAAAAAAAAAIkAIkISITAEARIQkQAABEiEwAAIkQACEwAAQkQAACEwAAQkQAFARJITAACwmEBQgCAAAIkQACJCEwAAIkQABEiAAIkQmAAACEwKdxXnPQ1eWd8ECAMbNazqcDldXlHY7vC7p0ImBE4HLwoenAAAISIAAAAABCYAAAAAAAAAAAAAAESIkIEAAQkQAACEhEwEwAQkQBEiEwAQmAAACEwAAQksJgABESIlACgkJSwAACEwAAIkQABEwAABSJRAAEAAAiYAAAAIA5HXiud0fN+jCYAjGzWs6nB5PW5J2O7wu6dCJEcbs+ZOrfmAAAABEhEiAAAAAARIAQkImAkQmAkQASQmAAASQAAIiQhMACJEJEAAARIhMAEJgARIgACJEAAARIgAAgmJgAABYCAAsACQFRIgAAEJgAAhIgAUEQmAACAAAQmAABEhABXP1dTzp6IRArGzWs2cHk9bknY7vC7p0YmDXwenoOoCAAAAAAQkQAAAAAAAAAAAAABEhEgCEiJIgUEAAQkQSQBEiEiAAAQmAACAAQmACEwAAAIkQFBAISITAACwEARMKEgKAiYAAETAAAICYAAAIAAiRAAAIAAAiYAI4HoOTXTyqWyEwY2a1mzg8nrck7Hd4fcOjEwcmxUvFlMAEJCJEAAAAiQhIgAAAAAAAAAAAAAAAAESQAiRAAAESIAABCYAAITAAiRAESIAAiYAAAETATAAAiRAAESIAAiYgAFARMAACJgAAAgAAAgJgAQAACJgAAAgChfp1o6XL6gEYWa1nU4PJ63JOz3OH3DoxMHGvUbxaiYQFAARIgAAAAAAB5ary6+yeNzj15PblCYDnee59PZPGs69k4Hf6cw1kSIAASQmAmIJgAAAAAgAEJEJgARIgAAEJgARIgCJEAAhMAAACJEAAAhMAALCYAQIRMKAABAAAIAAAiYAAABAAiVQIARIgAACJilS3UKvU5fUAjGxXsanB5PW5J2e5w+4dGJg416jeLUTCAoAAAEJgAAAAA8VSu0vD7WeGcvvx7/Cxy8/nXHqni9bZr9PqdOwezyBYAAAAAEIkAQSQkQAACEiEiAQkQACEwAAQkQBEwAQmAACAAAAAImAFARMIAiSwmECAWABQEJiAAESIAAiRAAAApExAUiUQACEwAAIlUVLdQq9Tl9UgRjZrWdTgcnrck7Pc4fdOgDi3qN4tEAAAAAAESCJEJgAA8VSu0vD7WeGcvvx7/AA1vEdLl+T1DLn0vexq2/X5Bzd5z5HDeX03tGhje7fSHd7nhs+nP37n9D0+dxO35zG6DnvL6Oh67wPvO3Lca+/ChwK2jy+roOfdzrv8AWxy9fkhMWAOX1OJnfJig8np6HqPD+168rY9HDR5X0/ieHe+oOPX1PW4Xd9Xmilj5DOu3RpOHfc0s23f4rU9pZ8J6rvw6HC73P1ngKLy+m/6jxHouvPsj0edWs+fzukovJ6b3d8167ty8youPW91PO9vee/EvV5q/m/ReP8/e8ouXT03T43Z9Xm0eb9F4/n0vKLj19L0+L2fV5hQua3NpPN6rs0UvtOT1uD6OFZSeb0XVIl1SF1SF2/w+pvPf8z6bxu8W1Nx693r8HvenzomN4AAARMAAEAAEAAAUp26hV6vK6pEhhZrWbOByetyTs9zh9w6IOLeo3i0CEhEiEwAAAAARIIkAeJpXaXh9qYS9zDjNZDOnouL7ntymT0+aIyHhqvro8vp8pu9zO8+Aw+geTxrljl1s+5+e+278Lvm/Seb3jgDy+p73wXve3Hd5XreQsDh3y9rzu56fMHXkAiQ4fc4mN+YHk9b23ifbduVuJejzVfEe38R5vQHHt6Lu8Lvezy4+L9rzI8nl6fp8+vi9Xu8bnwbqcvj2b9CX3ind9vj8ZV9H5zyelaqs692pXfb48fF+i8xw7iePbu9eMvX5PEjyet2+J2t49BEvX5avj/YeP83cOXb0HZ43Z9Xlr+O9j47n0Dj273a4vY9Xl0+T3VeHYMdAPacHvYevy+OetcenknofPY6BnR3r3Tl5PqdjZvOfjfZeNIHDv1e/5W934dyOJO8dpzL+s7BYABAAETAABCYAAFO5Tqr1eV1QDCzWs2cDk9bknZ7vC7p0AcW/QvlkAAAEJEJgAAAAAA8TSu0vD7RlLi9Dp3jiDG59p4q9vHtUT7PIK0WOd5mpw9HpdfnmNegqcpKGNvXeR9b15dbzfpPN9uXAHk9TZrEwDpc30m8d5L1+SEiAAOJ2+JjfmB5PW26huaSbdQoHo+7wu76/LEafJHpKfnHDt3nBS9XlGdBL6jq8rq+zya/E+683z3xh5/R1vTeF9b34cDnnHs6fM9ZrN/HJ6vL4bHoc/wAfsb9CX1WfknXl3OGc9hNeg7PG7Pq8tfx3sfHc+gce3eq1K3TmJ59IXKaAvtM8Mvb4gqj5f1Hl/N6A5dfSdHndH1+QNZx8b7LxvHvA4djfZs567TIzwS+kv+Q9b6fNkOnMCEwAAQAACAAKdynVbqcvqkCMLNazqcDk9bknZ7vC7p0AcW/QvFoAAACJCJgJgJgAAAA8TSu0vD7WeGcv0Ae7w+M5/tvFeT1QMdPUdvwPufT5tvkfX+CNA83p2d+p6vvw4tP0/B1nzI83pet8l67ry6vm/S+b68vPjy+pt1e+3jwePq/KSs8Gde5teL9n6/LI3zRIhMDidviY35geT1pj228eLe/dOfz+Pb+I59Axv0fd4Xd9fl8pyrNby+hnh1Vt7uy9Xm85w/S+a8/YMdPUdXldX1+RUttZ8Ev0PH7G/QlAs+y4va9PmDrzreU9phz34d6etx7cF3N0edep8tNBnXoOzxuz6vJX8d7Hx3PqHHsA9BT9J34+f4/Y4/PYY37TPDP2+IKoeX9R5fzegOXX0nR53S9fkgazHjPZ+M494HDt1u9we96fM4fc88cweb0vU+W9V15WR6POABAAETAABAAFO5Tqr1eX1SBGFmvY1OByutyTsd3hd06AOLfoXyymAAAAAABEhAAAAeJpXaXh9rPDOX6APf4Xl/U6ca8C26vH7Ha4qz6H4z0mPp8/jWWPl9OXa4aztcfG1ZVGdPXeR9d15dbzfpPN9uXnx5PU994H3/bjt8d7Gv15eDZ4eT1vSeby1n6Cp3PZ5BKQCOJ3OHjf