Книги, похожие на «Никита Ренарьевич Шахулов, Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику»

Книга является практическим руководством по обучению моделей предсказаниям трендов на рынке Форекс. Берем исторические значения исходных данных — котировок, индикаторов, макроэкономических данных, и на них учим модель предсказывать «лонги-шорты». Данная книга является практическим применением пакета Rattle к рынку Форекс и терминалу МТ4 c комментариями идеологии моделей классификации и их оценки. Книга доступна новичкам, а также полезна опытным трейдерам в терминале МТ4.

Что можно сделать с помощью школьного нейропакета — к фирменному перечню добавляются: настройка нейросети, экспертная система на перцептроне, моделирование некоторых возможностей человеческого мозга: узнавание, самообучение, нейросетевая игра. Предлагается провести эксперимент: «Может ли нейросеть играть сама с собой?»

В монографии профессора МФТИ, МАДИ, д.т.н. Варламова О.О. и д.т.н. Санду Р.А. предложен оригинальный подход в области искусственного интеллекта по созданию миварных глобальных обучаемых активных логически рассуждающих эволюционных автоматических информационных систем. Это стало возможным благодаря реализации на практике двух инновационных российских фундаментальных технологий: 1) эволюционного накопления данных – миварное информационное пространство, и 2) активной логико-вычислительной обработки информации – миварные сети. Миварные технологии позволяют создать принципиально новые информационно-телекоммуникационные системы, информационные инфраструктуры, интеллектуальные системы и системы искусственного интеллекта. Миварный подход ничего не отвергает, а объединяет и обобщает на основе единой технологической платформы все лучшие мировые научные, технические и программные достижения для создания качественно новых интеллектуальных систем, например: активных мультипредметных экспертных систем реального времени, управляемых потоком данных. Приведены примеры практической реализации миварных экспертных систем. Для специалистов в области кибернетики, информатики, вычислительной математики, студентов и аспирантов вузов соответствующих специальностей. Может быть использована в качестве учебного пособия для вузов по дисциплинам: информатика, дискретная и высшая математика, современные информационные технологии, интеллектуальные системы и искусственный интеллект.

Книга содержит краткое изложение базовой проблематики, связанной с системами искусственного интеллекта, интеллектуальными информационными системами, технологиями Big Data и Data Mining. Изложение ориентировано на минимально подготовленных читателей, желающих получить общее представление по данным темам. Особое внимание уделено фундаментальным ограничениям возможностей реального применения этих чрезмерно «распиаренных» технологий.