Проблема извлечения и последующего накопления знаний в конечном счете сводится к знаниям о модели, которые формализуются путем оценивания ее характеристик. Последнее интерпретируется как обучение модели с использованием данных. Современное представление о машинном обучении предполагает, что его результатом являются "обученные" детерминированные модели, снабженные эмпирическими вероятностными оценками их достоверности.В настоящей монографии развивается новое направление в машинном обучении -рандомизированное машинное обучение, которое направлено на генерацию ансамблей энтропийно "обученных" рандомизированных моделей. Если иметь в виду, что процедуры машинного обучения применяются к задачам с достаточно высоким уровнем неопределенности (не вполне достоверные данные, неполнота знаний о моделируемом процессе, и др.), то переход к энтропийно-рандомизированной концепции машинного обучения может оказаться полезным и эффективным инструментом решения прикладных задач.Книга может быть полезной для студентов, аспирантов и научных работников, интересующихся теоретиче�... Это и многое другое вы найдете в книге Рандомизированное машинное обучение при ограниченных объемах данных. От эмпирической вероятности к энтропийной рандомизации (Ю. С. Попков, А. Ю. Попков, Ю. А. Дубнов)