Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python

Эта книга — введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику.

Авторы: Лаура Грессер, Ван Лун Кенг
Год: 2022

#books #python #ml #dl #русский

Google BigQuery.Всё о хранилищах данных аналитике и машинном обучении

Авторы: Валиаппа Лакшманан, Джордан Тайджани
Год: 2021

#books #ml #русский

🔥 Обработка естественного языка с TensorFlow

Научите компьютер разговаривать, используя
библиотеки глубокого обучения на языке Python

Автор: Ганегедара Т.
Год: 2020

#books #python #ml #русский

Машинное обучение для бизнеса и маркетинга

Автор: Илья Кацов
Год: 2019

#books #ml #русский

Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет

Автор: Терренс Сейновски
Год: 2022

#books #ml #russian

Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных

Автор: Анналин Ын, Кеннет Су
Год: 2019

#books #ml #bd #russian

Introduction to TensorFlow Using Python | Введение в TensorFlow с использованием Python

Лёгкая в изучении книга с пошаговым разбором нескольких проектов по машинному обучению с помощь Python и TensorFlow.

#books #python #ml #english

💾 Машинное обучение. Паттерны проектирования.Подготовка данных, создание моделей, внедрение в производство

Авторы: Валлиаппа Лакшманан, Сара Робинсон и Майкл Мунн
Год: 2022

#ml #russian

Машинное обучение с участием человека

Автор: Р. Монарх
Год: 2022

#books #python #ml #russian

Шаблоны и практика глубокого обучения

Автор: Эндрю Ферлитш
Год: 2022

#books #python #ml #russian

Глубокое обучение с fastai и PyTorch. Минимум формул, минимум кода, максимум эффективности

Авторы: Сильвейн Гуггер, Джереми Ховард
Год: 2022

#books #python #ml #russian

Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения + код

Авторы: Джереми Уатт, Реза Борхани, Аггелос Катсаггелос
Год: 2022

#books #ml #russian

Машинное обучение без лишних слов

Автор: Бурков Андрей
Год: 2020

#books #ml #russian

Обучение с подкреплением для реальных задач. Инженерный подход

Книга посвящена промышленно-ориентированному применению обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Объяснено, как обучать промышленные и научные системы решению любых пошаговых задач методом проб и ошибок – без подготовки узкоспециализированных учебных множеств данных и без риска переобучить или переусложнить алгоритм. Рассмотрены марковские процессы принятия решений, глубокие Q-сети, градиенты политик и их вычисление, методы устранения энтропии и многое другое. Данная книга – первая на русском языке, где теоретический базис RL и алгоритмы даны в прикладном, отраслевом ключе.

Автор: Фил Уиндер
Год: 2023

#books #ml #russian

Глубокое обучение для чайников

Авторы: Джон Пол Мюллер, Лука Массарон
Год: 2020

#books #dp #ml #russian #python

Грокаем глубокое обучение

Автор: Эндрю Траск
Год: 2019

#books #ml #python #russian

Изучаем pandas + исходный код примеров

Библиотека pandas – популярный пакет для анализа и обработки данных на языке Python. Он предлагает эффективные, быстрые, высокопроизводительные структуры данных, которые позволяют существенно упростить работу. Данная книга познакомит вас с обширным набором инструментов, предлагаемых библиотекой pandas, – начиная с обзора загрузки данных с удаленных источников, выполнения численного и статистического анализа, индексации, агрегации и заканчивая визуализацией данных и анализом финансовой информации.

Автор: Майкл Хейдт
Год: 2018

#books #ml #python #russian

Введение в автоматизированное машинное обучение

Авторы: Хуттер Ф., Коттхофф Л., Ваншорен Х.
Год: 2023

#books #ml #python #russian

Машинное зрение. Основы и алгоритмы с примерами на Matlab

Книга представляет собой введение в классическое компьютерное зрение. Автор показывает, как можно разложить на части и решить сложные задачи в этой сфере с помощью всего нескольких простых строк кода. Machine Vision Toolbox for MATLAB — открытое программное обеспечение, которое позволяет читателю легко применять алгоритмические концепции на практике и работать с нетривиальными задачами. Раскрываются теоретические основы алгоритмов, а многочисленные примеры кода иллюстрируют его использование. 

Все сгенерированные MATLAB рисунки были обновлены, чтобы отразить последние улучшения графики MATLAB, и все примеры кода были обновлены и протестированы в соответствии с актуальными требованиями и доступны в виде MATLAB Live Scripts.

Автор: Питер Корк
Год: 2023

#ml #russian

Компьютерное зрение. Передовые методы и глубокое обучение

Авторы: Рой Дэвис, Мэтью Терк
Год: 2022

#books #ml #dp #cv #russian