📚Analytical Skills for AI and Data Science (2020)

✍️Автор: Daniel Vaughan

📃Страниц: 231

Автор Дэниел Воган показывает специалистам по обработке данных, аналитикам-практикам и другим лицам, заинтересованным в использовании ИИ для преобразования своего бизнеса, не только как задавать правильные вопросы, но и как создавать ценность, используя современные технологии ИИ и принципы принятия решений. Вы изучите несколько вариантов использования, распространенных на многих предприятиях, а также примеры, которые вы можете применить при решении своих собственных проблем.

Ссылка на книгу

📚Machine Learning Design Patterns: Solutions to Common Challenges in Data Preparation, Model Building, and MLOps (2020)

✍️Автор: Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn

📃Страниц: 671

В этой книге вы найдете подробные объяснения 30 шаблонов представления данных и задач, их функционализации, повторяемости, воспроизводимости, гибкости, объяснимости и объективности. Каждый шаблон включает в себя описание проблемы, множество возможных решений и рекомендации по выбору наилучшего метода для вашей ситуации.

Что внутри:
🔸Выявляйте и устраняйте распространенные проблемы при обучении, оценке и развертывании моделей ML
🔸Представляйте данные для различных типов моделей ML, включая встраивания, пересечение функций и многое другое
🔸Выбирайте правильный тип модели для решения конкретных задач
🔸Создайте надежный цикл обучения, который использует контрольные точки, стратегию распространения и настройку гиперпараметров

Ссылка на книгу

📚Optimizing AI and Machine Learning Solutions: Your ultimate guide to building high-impact ML/AI solutions (2024)

✍️Автор: Mirza Rahim Baig

📃Страниц: 1033

В этой книге рассматриваются подходы к построению решений в области науки о данных с использованием принципиальных основ и тематических исследований, а также подробных практических рекомендаций. Она научит читателей оптимизации на каждом этапе, будь то постановка задачи или настройка гиперпараметров для моделей глубокого обучения.

Что внутри:
🔸Комплексные решения задач ML/AI.
🔸 Расширение данных и обучение их передаче.
🔸 Оптимизация решений AI/ML на каждом этапе разработки.
🔸 Множество практических примеров из практики.

Ссылка на книгу

📚Python for Geospatial Data Analysis: Theory, Tools, and Practice for Location Intelligence (2022)

✍️Автор: Bonny McClain

📃Страниц: 279

Книга демонстрирует, почему обнаружение и количественная оценка закономерностей в геопространственных данных имеет жизненно важное значение. Большие языковые модели полезны при программировании, но ваша задача - исследовать аспекты экологии, экономики, устойчивого развития, инфраструктуры, социальных изменений, изменения климата и мира в целом

Что внутри:
🔸Изучите геопространственную интеграцию с помощью Python
🔸Поймите важность применения пространственных связей в науке о данных
🔸Выберите и примените слои данных как в растровой, так и в векторной графике
🔸Примените данные о местоположении для использования пространственной аналитики

Ссылка на книгу

📚Building Machine Learning Pipelines: Automating Model Life Cycles with TensorFlow (2020)

✍️Автор: Hannes Hapke, Catherine Nelson

📃Страниц: 367

В этом практическом руководстве Ханнес Хапке и Кэтрин Нельсон расскажут вам о том, как автоматизировать конвейер машинного обучения с помощью экосистемы TensorFlow. Вы познакомитесь с методами и инструментами, которые сократят время развертывания с нескольких дней до нескольких минут, что позволит вам сосредоточиться на разработке новых моделей, а не на обслуживании устаревших систем.

Что внутри:
🔸Разберитесь в шагах, которые составляют конвейер машинного обучения
🔸Создайте свой конвейер, используя компоненты TensorFlow Extended
🔸Организуйте конвейер машинного обучения с помощью конвейеров Apache Beam, Apache Airflow и Kube flow
🔸Работайте с данными, используя проверку данных TensorFlow и преобразование TensorFlow

Ссылка на книгу

Самые полезные каналы для программистов в одной подборке!

Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾

🔥Для всех

Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы
Книги для программистов
IT-мемы
Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы

🤖Про нейросети
Библиотека робототехники и беспилотников | Роботы, ИИ, интернет вещей
Библиотека нейрозвука | Транскрибация, синтез речи, ИИ-музыка
Библиотека нейротекста | ChatGPT, Gemini, Bing
Библиотека нейровидео | Sora AI, Runway ML, дипфейки
Библиотека нейрокартинок | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion

#️⃣C#

Книги для шарпистов | C#, .NET, F#
Библиотека шарписта — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C#
Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel

☁️DevOps

Библиотека devops’а — полезные статьи, новости и обучающие материалы по DevOps
Вакансии по DevOps & SRE
Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования

🐘PHP

Библиотека пхпшника — полезные статьи, новости и обучающие материалы по PHP
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты

🐍Python

Библиотека питониста — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Python
Вакансии по питону, Django, Flask
Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты

☕Java

Книги для джавистов | Java
Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы
Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты
Вакансии для java-разработчиков

👾Data Science

Книги для дата сайентистов | Data Science
Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Data Science
Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты
Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

🦫Go

Книги для Go разработчиков
Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go
Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты
Вакансии по Go

🧠C++

Книги для C/C++ разработчиков
Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++
Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты
Вакансии по C++

💻Другие каналы

Библиотека фронтендера
Библиотека мобильного разработчика
Библиотека хакера
Библиотека тестировщика
Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue
Вакансии для мобильных разработчиков
Вакансии по QA тестированию
InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности

📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈

Также у нас есть боты:
Бот с IT-вакансиями
Бот с мероприятиями в сфере IT

Мы в других соцсетях:
🔸VK
🔸YouTube
🔸Дзен
🔸Facebook *
🔸Instagram *

* Организация Meta запрещена на территории РФ

📚Football Analytics with Python and R: Learning Data Science Through the Lens of Sports (2023)

✍️Автор: Eric A. Eager, Richard A. Erickson

📃Страниц: 352

В этой краткой книге Эрик Эйгер и Ричард Эриксон дают четкое представление об использовании статистических моделей для анализа футбольных данных с использованием Python и R. Независимо от того, хотите ли вы получить должность футбольного аналитика начального уровня, стать лидером в своей лиге по фэнтезийному футболу или просто изучить R и Python на забавных примерах, эта книга поможет вам в этом. книга - это ваша отправная точка.

Что внутри:
🔸Визуализируйте и исследуйте данные
🔸Применяйте регрессионные модели к данным по ходу игры
🔸Расширяйте регрессионные модели для решения задач классификации в футболе

Ссылка на книгу

📚Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models (2021)

✍️Автор: Noah Gift, Alfredo Deza

📃Страниц: 461

Внедрение ваших моделей в производство является фундаментальной задачей машинного обучения. Книга предлагает набор проверенных принципов, направленных на надежное и автоматизированное решение этой проблемы. Это подробное руководство расскажет вам о том, что такое MLOps (и чем он отличается от DevOps), и покажет, как применить его на практике для реализации ваших моделей машинного обучения.

Что внутри:
🔸Применяйте лучшие практики DevOps в области машинного обучения
🔸Создавайте производственные системы машинного обучения и поддерживайте их
🔸Контролируйте, инструментируйте, проводите нагрузочное тестирование и вводите в эксплуатацию системы машинного обучения
🔸Выбирайте правильные инструменты MLOps для конкретной задачи машинного обучения

Ссылка на книгу

📚AI and Machine Learning for On-Device Development: A Programmer's Guide (2021)

✍️Автор: Moroney, Laurence

📃Страниц: 329

Искусственный интеллект - ничто, если нет места для его запуска. Теперь, когда мобильные устройства стали основным вычислительным устройством для большинства людей, разработчикам мобильных устройств важно добавить искусственный интеллект в свой набор инструментов. Эта содержательная книга - ваше руководство по созданию и запуску моделей на популярных мобильных платформах, таких как iOS и Android.

Что внутри:
🔸Изучите варианты внедрения ML и искусственного интеллекта на мобильных устройствах
🔸 Создайте ML-модели для iOS и Android
🔸 Напишите приложения ML Kit и TensorFlow Lite для iOS и Android, а также Core ML /Создайте ML-приложения для iOS

Ссылка на книгу

📚Deep Learning for the Life Sciences: Applying Deep Learning to Genomics, Microscopy, Drug Discovery, and More (2019)

✍️Автор: Bharath Ramsundar, Peter Eastman, Patrick Walters, Vijay Pande

📃Страниц: 238

Эта книга, идеально подходящая для практикующих разработчиков и ученых, готовых применить свои навыки в научных областях, таких как биология, генетика и разработка лекарств, знакомит с несколькими примитивами глубоких сетей. Вы ознакомитесь с тематическим исследованием проблемы разработки новых терапевтических средств, объединяющих физику, химию, биологию и медицину, — примером, который представляет собой одну из величайших задач науки.

Что внутри:
🔸Изучите основы машинного обучения на основе молекулярных данных
🔸 Поймите, почему глубокое обучение является мощным инструментом для генетики и геномики
🔸 Применяйте глубокое обучение для понимания биофизических систем
🔸 Получите краткое представление о машинном обучении с помощью DeepChem

Ссылка на книгу

📚Data Science on AWS: Implementing End-to-End, Continuous AI and Machine Learning Pipelines (2019)

✍️Автор: Chris Fregly, Antje Barth

📃Страниц: 524

Из этой практической книги специалисты по искусственному интеллекту и машинному обучению узнают, как успешно создавать и внедрять проекты в области обработки данных на Amazon Web Services.

Что внутри:
🔸Используйте автоматизированное машинное обучение для реализации определенного набора вариантов использования с помощью SageMaker Autopilot
🔸 Ознакомьтесь с полным жизненным циклом разработки модели для использования в NLP на основе BERT, включая прием данных, анализ, обучение модели и развертывание
🔸 Объедините все вместе в повторяемый конвейер операций машинного обучения.

Ссылка на книгу

📚Practical Machine Learning for Computer Vision: End-to-End Machine Learning for Images (2021)

✍️Автор: Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, Ryan Gillard

📃Страниц: 481

В этой практической книге показано, как использовать модели машинного обучения для извлечения информации из изображений. Инженеры ML и специалисты по обработке данных научатся решать различные задачи, связанные с изображениями, включая классификацию, обнаружение объектов, автоматическое кодирование, генерацию изображений, подсчет и создание субтитров, с помощью проверенных методов ML.

Что внутри:
🔸Разработка архитектуры машинного обучения для задач компьютерного зрения
🔸Выберите модель (например, ResNet, SqueezeNet или EfficientNet), соответствующую вашей задаче.
🔸Создайте сквозной конвейер машинного обучения для обучения, оценки, развертывания и объяснения вашей модели.
🔸Предварительно обработайте изображения для увеличения данных и поддержки обучаемости

Ссылка на книгу

📚Python for Data Science: A Hands-On Introduction (2022)

✍️Автор: Yuli Vasiliev

📃Страниц: 209

Книга знакомит вас с миром анализа данных на языке Python с помощью подхода "учись на практике", основанного на практических примерах и практических занятиях. Вы узнаете, как писать код на Python для получения, преобразования и анализа данных, применяя самые современные методы обработки данных для использования в управлении бизнесом, маркетинге и поддержке принятия решений.

Ссылка на книгу

📚Grokking Deep Learning (2019)

✍️Автор: Andrew W. Trask

📃Страниц: 335

Вы сможете создавать нейронные сети глубокого обучения с нуля! Опытный эксперт по глубокому обучению Эндрю Траск в своем увлекательном стиле расскажет вам о том, что такое наука, и вы сможете самостоятельно изучить каждую деталь обучения нейронных сетей

Ссылка на книгу

📚Numerical Methods Using Java: For Data Science, Analysis, and Engineering (2022)

✍️Автор: Haksun Li, PhD

📃Страниц: 1196

Реализуйте численные алгоритмы на Java с помощью NM Dev, объектно-ориентированной и высокопроизводительной библиотеки программирования для математики.Вы увидите, как она может помочь вам легко создать решение для вашей сложной инженерной задачи, быстро объединив классы.

Ссылка на книгу

📚3D Deep Learning with Python: Design and develop your computer vision model with 3D data using PyTorch3D and more (2022)

✍️Автор: Xudong Ma Vishakh, Hegde Lilit Yolyan

📃Страниц: 324

Визуализируйте и создавайте модели глубокого обучения на основе 3D-данных с помощью PyTorch3D и других фреймворков Python, чтобы с легкостью решать задачи реальных приложений

Что внутри:
🔸Разработка 3D-моделей компьютерного зрения для взаимодействия с окружающей средой
🔸Освоение работы с 3D-данными с помощью облаков точек, сеток, слоев и формата obj-файлов
🔸Работа с 3D-геометрией, моделями камер, координацией и преобразованием между ними

Ссылка на книгу

📚Machine Learning Pocket Reference (2019)

✍️Автор: Matt Harrison

📃Страниц: 222

Этот удобный справочник с подробными примечаниями, таблицами и примерами поможет вам сориентироваться в основах структурированного машинного обучения. Автор Мэтт Харрисон представляет ценное руководство, которое вы можете использовать для дополнительной поддержки во время обучения и в качестве удобного ресурса, когда будете погружаться в свой следующий проект по машинному обучению.

Ссылка на книгу