Генетические алгоритмы на Python
Вирсански Эйял
Код товара: 4108002
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 2
PDF
Нет в наличии
Доставим в
г. МоскваКурьером
бесплатно от 10 000 ₽
В пункт выдачи
от 155 ₽
бесплатно от 10 000 ₽
Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа
Издательство:
Оригинальное название:
Hands-On Genetic Algorithms with Python
Описание
Характеристики
Генетические алгоритмы — это семейство алгоритмов поиска, оптимизации и обучения, черпающее идеи из естественной эволюции. Благодаря имитации эволюционных процессов генетические алгоритмы способы преодолевать трудности, присущие традиционным алгоритмам поиска, и находить высококачественные решения в самых разных задачах. Эта книга поможет освоить мощный, но в то же время простой подход к применению генетических алгоритмов, написанных на языке Python, и познакомиться с последними достижениями в области искусственного интеллекта.
После обзора генетических алгоритмов и описания принципов автор рассказывает об их отличиях от традиционных алгоритмов и о типах задач, к которым они применимы, как то: планирование, составление расписаний, игры и анализ функций. Вы также узнаете о том, как генетические алгоритмы позволяют повысить качество моделей машинного и глубокого обучения, решать задачи обучения с подкреплением и выполнять реконструкцию изображений. Наконец, будет упомянуто о некоторых родственных технологиях, открывающих новые возможности для будущих приложений.
Книга адресована программистам, специалистам по обработке данных и энтузиастам ИИ, желающим применить генетические алгоритмы в решении практических задач. Требуются владение языком Python на рабочем уровне и базовые знания математики и информатики.
После обзора генетических алгоритмов и описания принципов автор рассказывает об их отличиях от традиционных алгоритмов и о типах задач, к которым они применимы, как то: планирование, составление расписаний, игры и анализ функций. Вы также узнаете о том, как генетические алгоритмы позволяют повысить качество моделей машинного и глубокого обучения, решать задачи обучения с подкреплением и выполнять реконструкцию изображений. Наконец, будет упомянуто о некоторых родственных технологиях, открывающих новые возможности для будущих приложений.
Книга адресована программистам, специалистам по обработке данных и энтузиастам ИИ, желающим применить генетические алгоритмы в решении практических задач. Требуются владение языком Python на рабочем уровне и базовые знания математики и информатики.
Содержание
Об авторе
О рецензенте
Предисловие
Часть I. ОСНОВЫ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ
Глава 1. Введение в генетические алгоритмы
Глава 2. Основные компоненты генетических
алгоритмов
Часть II. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ
ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ
Глава 3. Каркас DEAP
Глава 4. Комбинаторная оптимизация
Глава 5. Задачи с ограничениями
Глава 6. Оптимизация непрерывных функций
Часть III. ПРИЛОЖЕНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ
АЛГОРИТМОВ В ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ
Глава 7. Дополнение моделей машинного обучения
методами выделения признаков
Глава 8. Настройка гиперпараметров моделей
машинного обучения
Глава 9. Оптимизация архитектуры сетей
глубокого обучения
Глава 10. Генетические алгоритмы и обучение с
подкреплением
Часть IV. РОДСТВЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Глава 11. Генетическая реконструкция
изображений
Глава 12. Другие эволюционные и бионические
методы вычислений
Предметный указатель
О рецензенте
Предисловие
Часть I. ОСНОВЫ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ
Глава 1. Введение в генетические алгоритмы
Глава 2. Основные компоненты генетических
алгоритмов
Часть II. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ
ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ
Глава 3. Каркас DEAP
Глава 4. Комбинаторная оптимизация
Глава 5. Задачи с ограничениями
Глава 6. Оптимизация непрерывных функций
Часть III. ПРИЛОЖЕНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ
АЛГОРИТМОВ В ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ
Глава 7. Дополнение моделей машинного обучения
методами выделения признаков
Глава 8. Настройка гиперпараметров моделей
машинного обучения
Глава 9. Оптимизация архитектуры сетей
глубокого обучения
Глава 10. Генетические алгоритмы и обучение с
подкреплением
Часть IV. РОДСТВЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Глава 11. Генетическая реконструкция
изображений
Глава 12. Другие эволюционные и бионические
методы вычислений
Предметный указатель
Отзывы
Вопросы
Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!
Дарим бонусы за отзывы!
За какие отзывы можно получить бонусы?
- За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
- Публикуйте фото или видео к отзыву
- Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Генетические алгоритмы на Python» (авторы: Вирсански Эйял), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!