- Руководства по пользованию программами
- Программирование
- Операционные системы и утилиты для ПК
- Интернет
- Графика. Дизайн. Проектирование
- Программы и утилиты для цифровых устройств
- Железо ПК
- Информатика
- Сети и коммуникации
- Бухгалтерия
- Базы данных
- Электронная бухгалтерия
- Машинное обучение. Анализ данных
- Менеджмент в IT
О книге: Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных; Лань, 2020
- Издатель: Лань
- ISBN: 978-5-8114-4006-1
EAN: 9785811440061
- Книги: Базы и банки данных. СУБД
- ID:4859241
О книге
Параметр | Значение |
---|---|
Автор(ы) | Хомоненко Анатолий Дмитриевич, Смагин Владимир Александрович, Косых Никита Евгеньевич |
Издатель | Лань |
Год издания | 2020 |
Серия | Учебники для вузов. Специальная литература |
ISBN | 978-5-8114-4006-1 |
Размеры | 70x100/16 |
Обложка | твердый переплёт |
Язык издания | rus |
Кол-во страниц | 236 |
Раздел | Учебники для вузов и колледжей |
Количество страниц | 236 |
Формат | 170x242мм |
Вес | 0.44кг |
Сравнить цены
Последняя известная цена от 25 р. до 73 р. в 7 магазинах
Вы можете поискать его на других площадках:
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Описание
Создание, накопление, обработка и использование информации в мире составляют мощную информационную среду. Она занимает ведущее значение в различных областях человеческой деятельности. Монография представляет начальный шаг выделения частных свойств указанного сложного процесса, их численного изучения с помощью предложенных методов и моделей инженерного характера. На наш взгляд, именно такие методы и модели составляют основу обработки больших данных в сфере решения научно-исследовательских задач. Рассматриваются и усовершенствуются классические методы и модели исследования сложных систем, основные законы (Меткалфа, Амдала, Густавсона — Барсиса, Гроша) взаимодействия сетевых структур, модели и методы оценивания их эффективности и качества, а также модели и методы исследования сложных систем с нечеткими параметрами. Рассматриваются современные инструментальные средства и технологии интеллектуальной обработки больших данных. Представлены оригинальные результаты, касающиеся решения задач: информационного взаимодействия, контроля состояния, оценивания надежности и предсказания событий для сложных систем; оценивания эффективности, качества и производительности сетевых структур, а также оценивания и обеспечения их надежности; расчета функций принадлежности с нечётким аргументом и коэффициентом, решения нечётких нелинейных уравнений, поиска условного экстремума при нечётком ограни-чении, решения дифференциальных уравнений с нечёткими коэффициентами. Дан вариант обработки больших данных на основе совместного использования инструментальной системы Hadoop под управлением Windows и сверточной нейронной сети при решении задачи распознавания рукописных цифр. Обучение нейронной сети проводится на основе набора данных MNIST образцов написания рукописных цифр. Построение сверточной нейронной сети производится с помощью системы Neural Network Toolboox. Рекомендуется преподавателям и научным сотрудникам, а также магистрантам и аспирантам и при исследовании сложных систем и технологий обработки больших данных.
Смотри также о книге.
Отзывы (0)
Добавить отзыв
Книги: Анализ данных Лань
Категория 20 р. - 30 р.
Книги: Анализ данных
Категория 20 р. - 30 р.