CodeMode | Программирование
11.9K subscribers
2.22K photos
7 files
2.24K links
Книги и другая полезная информация для программистов IT.

Ссылка: @Portal_v_IT

Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc

Менеджер: @Spiral_Yuri

Купить рекламу: https://telega.in/c/code_m0de
Download Telegram
📕 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
📕 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
📕 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
📕 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
📕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