📕 Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров
Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки.
🧷Скачать бесплатно.
2024 #RU #ML
CodeMode | Программирование | ChatGPT
Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки.
🧷Скачать бесплатно.
2024 #RU #ML
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📕 Машинное обучение для абсолютных новичков. Вводный курс, изложенный простым языком
Простые и понятные объяснения и отсутствие необходимости опыта программирования делают эту книгу прекрасной альтернативой академическому учебнику. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Также вы узнаете про перекрестную проверку, ансамблевое моделирование, поиск по сетке для настройки моделей, проектирование функций, горячее кодирование и многое другое.
Электронный архив содержит цветные иллюстрации и коды всех примеров.
🧷Скачать бесплатно.
2024 #RU #ML
CodeMode | Программирование | ChatGPT
Простые и понятные объяснения и отсутствие необходимости опыта программирования делают эту книгу прекрасной альтернативой академическому учебнику. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Также вы узнаете про перекрестную проверку, ансамблевое моделирование, поиск по сетке для настройки моделей, проектирование функций, горячее кодирование и многое другое.
Электронный архив содержит цветные иллюстрации и коды всех примеров.
🧷Скачать бесплатно.
2024 #RU #ML
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📕 Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: практические решения от предобработки до глубокого обучения, 2 изд.
Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных хранилищ и других источников; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; уменьшения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.
🧷Скачать бесплатно.
2024 #RU #ML
CodeMode | Программирование | ChatGPT
Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных хранилищ и других источников; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; уменьшения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.
🧷Скачать бесплатно.
2024 #RU #ML
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📕 Машинное обучение. Портфолио реальных проектов
Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение - то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!
Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также предельно понятно раскрывает ключевые концепции. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например развертывание приложений в бессерверных системах и запуск моделей с помощью Kubernetes и Kubeflow.
🧷Скачать бесплатно.
2023 #RU #ML
CodeMode | Программирование | ChatGPT
Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение - то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!
Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также предельно понятно раскрывает ключевые концепции. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например развертывание приложений в бессерверных системах и запуск моделей с помощью Kubernetes и Kubeflow.
🧷Скачать бесплатно.
2023 #RU #ML
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📕Основы глубокого обучения
Глубокое обучение — машинное обучение, которое строится на идее обучения через примеры. Эта книга разбирает основные идеи этой сложной отрасли изучения искусственного интеллекта. Авторы ставят цель сформировать целостное представление о том, как решаются задачи в области глубокого обучения, какие понятия используются в этой среде и как внедрять соответствующие алгоритмы.
С оживлением нейросетей в 2000-е годы глубокое обучение стало чрезвычайно активно развивающейся областью исследования, прокладывающей путь современному машинному обучению. Эта книга предлагает примеры и толкования, которые помогут понять основные идеи в этой сложной отрасли знаний. Такие крупные компании, как Google, Microsoft и Facebook, обратили внимание на глубокое обучение и активно увеличивают штат своих подразделений, работающих в этой области. Для всех остальных оно остается все еще сложным, комплексным и трудноуловимым предметом. Исследования переполнены непонятным жаргоном, а разрозненные учебники, имеющиеся в сети, не дают должного представления о том, как решаются задачи в этой области. Цель этой книги — заполнить данный пробел.
🧷Скачать бесплатно.
2020 #RU #ML
CodeMode | Программирование | ChatGPT
Глубокое обучение — машинное обучение, которое строится на идее обучения через примеры. Эта книга разбирает основные идеи этой сложной отрасли изучения искусственного интеллекта. Авторы ставят цель сформировать целостное представление о том, как решаются задачи в области глубокого обучения, какие понятия используются в этой среде и как внедрять соответствующие алгоритмы.
С оживлением нейросетей в 2000-е годы глубокое обучение стало чрезвычайно активно развивающейся областью исследования, прокладывающей путь современному машинному обучению. Эта книга предлагает примеры и толкования, которые помогут понять основные идеи в этой сложной отрасли знаний. Такие крупные компании, как Google, Microsoft и Facebook, обратили внимание на глубокое обучение и активно увеличивают штат своих подразделений, работающих в этой области. Для всех остальных оно остается все еще сложным, комплексным и трудноуловимым предметом. Исследования переполнены непонятным жаргоном, а разрозненные учебники, имеющиеся в сети, не дают должного представления о том, как решаются задачи в этой области. Цель этой книги — заполнить данный пробел.
🧷Скачать бесплатно.
2020 #RU #ML
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📕 Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction
Если вам было интересно узнать о машинном обучении, но вы не знали, с чего начать, то это именно та книга, которую вы так долго ждали. Фокусируясь на подполе машинного обучения, известном как глубокое обучение, она объясняет основные концепции и дает вам основу, необходимую для начала создания ваших собственных моделей. Вместо того чтобы просто излагать рецепты использования существующих наборов инструментов, практическое глубокое обучение расскажет вам о том, зачем нужно глубокое обучение, и вдохновит вас на дальнейшие исследования.
Все, что вам нужно, — это базовое знакомство с компьютерным программированием и математикой для средней школы - об остальном расскажет книга. После ознакомления с Python вы перейдете к ключевым темам, таким как создание хорошего обучающего набора данных, работа с библиотеками scikit-learn и Keras и оценка производительности ваших моделей.
🧷Скачать бесплатно.
2021 #ENG #ML
CodeMode | Программирование | ChatGPT
Если вам было интересно узнать о машинном обучении, но вы не знали, с чего начать, то это именно та книга, которую вы так долго ждали. Фокусируясь на подполе машинного обучения, известном как глубокое обучение, она объясняет основные концепции и дает вам основу, необходимую для начала создания ваших собственных моделей. Вместо того чтобы просто излагать рецепты использования существующих наборов инструментов, практическое глубокое обучение расскажет вам о том, зачем нужно глубокое обучение, и вдохновит вас на дальнейшие исследования.
Все, что вам нужно, — это базовое знакомство с компьютерным программированием и математикой для средней школы - об остальном расскажет книга. После ознакомления с Python вы перейдете к ключевым темам, таким как создание хорошего обучающего набора данных, работа с библиотеками scikit-learn и Keras и оценка производительности ваших моделей.
🧷Скачать бесплатно.
2021 #ENG #ML
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📕 Data Engineering for Machine Learning Pipelines
В этой книге рассматриваются современные функции инжиниринга данных и важные библиотеки Python, которые помогут вам разрабатывать современные конвейеры машинного обучения и интеграционный код.
Книга начинается с объяснения анализа и преобразования данных, углубляясь в библиотеку Pandas, ее возможности и нюансы. Затем в ней рассматриваются новые библиотеки, такие как Polars и CuDF, предоставляя информацию о вычислениях на основе графических процессоров и передовых методах обработки данных. В тексте обсуждается важность проверки данных в инженерных процессах, представляются такие инструменты, как Great Expectations и Pandera, для обеспечения качества и надежности данных. В книге подробно рассматривается проектирование и разработка API с особым акцентом на использовании возможностей FastAPI. Она охватывает аутентификацию, авторизацию и реальные приложения, позволяя вам создавать эффективные и безопасные API с помощью FastAPI. Также изучается параллелизм в инжиниринге данных, изучая возможности Dask от базовой настройки до создания передовых конвейеров машинного обучения. Книга включает разработку и доставку конвейеров инжиниринга данных с использованием ведущих облачных платформ, таких как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure. Заключительные главы посвящены конвейерам обработки данных в реальном времени и потоковой передачи, с упором на Apache Kafka и оркестровку рабочих процессов в области обработки данных. Инструменты рабочих процессов, такие как Airflow и Prefect, представлены для бесперебойного управления и автоматизации сложных рабочих процессов обработки данных.
🧷Скачать бесплатно.
2024 #ENG #ML
CodeMode | Программирование | ChatGPT
В этой книге рассматриваются современные функции инжиниринга данных и важные библиотеки Python, которые помогут вам разрабатывать современные конвейеры машинного обучения и интеграционный код.
Книга начинается с объяснения анализа и преобразования данных, углубляясь в библиотеку Pandas, ее возможности и нюансы. Затем в ней рассматриваются новые библиотеки, такие как Polars и CuDF, предоставляя информацию о вычислениях на основе графических процессоров и передовых методах обработки данных. В тексте обсуждается важность проверки данных в инженерных процессах, представляются такие инструменты, как Great Expectations и Pandera, для обеспечения качества и надежности данных. В книге подробно рассматривается проектирование и разработка API с особым акцентом на использовании возможностей FastAPI. Она охватывает аутентификацию, авторизацию и реальные приложения, позволяя вам создавать эффективные и безопасные API с помощью FastAPI. Также изучается параллелизм в инжиниринге данных, изучая возможности Dask от базовой настройки до создания передовых конвейеров машинного обучения. Книга включает разработку и доставку конвейеров инжиниринга данных с использованием ведущих облачных платформ, таких как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure. Заключительные главы посвящены конвейерам обработки данных в реальном времени и потоковой передачи, с упором на Apache Kafka и оркестровку рабочих процессов в области обработки данных. Инструменты рабочих процессов, такие как Airflow и Prefect, представлены для бесперебойного управления и автоматизации сложных рабочих процессов обработки данных.
🧷Скачать бесплатно.
2024 #ENG #ML
CodeMode | Программирование | ChatGPT