Monografia zawiera rzadko dotychczas prezentowane w literaturze polskojęzycznej problemy uczenia maszynowego. Obejmuje szeroki zakres metod i podejść, które prowadzą do wykorzystania wielowymiarowych danych masowych i metod uczenia statystycznego (maszynowego) w zagadnieniach optymalizacji decyzji, ze szczególnym naciskiem położonym na metody optymalizacji decyzji predykcyjnych podejmowanych na podstawie danych w postaci szeregów czasowych. Cenne i warte podkreślenia jest to, że w książce zebrano różne podejścia, konfrontując je z dorobkiem światowej literatury. Jednocześnie przeprowadzono wiele eksperymentów, co uwiarygodniło zarówno prezentowane metody, jak i dotychczasowe wyniki prac autorów monografii. Publikację można zatem uznać za cenny przyczynek badawczy zarówno w zakresie teoretycznego, jak i empirycznego rozwoju metod prognozowania opartych na podejściu algorytmicznym.
Autor | Bejger Sylwester, Dudek Grzegorz, Orzeszko Witold, Stasiak Michał D., Targiel Krzysztof |
Wydawnictwo | Wydawnictwo Naukowe UMK |
Rok wydania | 2020 |
Oprawa | miękka |
Liczba stron | 122 |
Numer ISBN | 9788323144724 |
Kod paskowy (EAN) | 9788323144724 |
Data premiery | 2021.03.08 |
Data pojawienia się | 2021.02.26 |
Produkt niedostępny!
Ten produkt jest niedostępny. Sprawdź koszty dostawy innych produktów.