Многокритериальные нейроэволюционные системы в задачах машинного обучения и человеко-машинного взаимодействия; Сибирский федеральный университет, 2019

В этой книжке сибирские учёные и исследователи нейросетевых алгоритмов и человеко-машинных интерфейсов излагают результаты своих научно-исследовательских изысканий. Такие книги очень ценны теми крупицами реального опыта, которые добываются как у поэта В.В. Маяковского: «Поэзия словно добыча радия – в год работы, в грамм руды». Тут тоже самое. В год работы – в грамм руды. Но иначе в реальной науке не получается. Ещё один кирпичик в здание пресловутого искусственного интеллекта. Представлены следующие технологии и алгоритмы. Обучение под контролем учителя решения задач распознаванию образов – классификации и кластеризации, а также, всем сводимым к этим задачам по обработке сигналов. А также обучение без контроля учителя – самообучение нейронных сетей – самоорганизация. Это полезная особенность нейронных сетей очень важна, так как зачастую для решения реальных задач невозможно чётко и однозначно сформулировать критерии классификации или кластеризации. В этом и состоит суть трудноформализуемых неструктурируемых задач, для решения которых необходимы нейронные сети в качестве математического аппарата искусственного интеллекта. Рекомендую купить и проработать.