📚Building Computer Vision Applications Using Artificial Neural Networks: With Step-by-Step Examples in OpenCV and TensorFlow with Python (2020)
✍️Автор: Shamshad Ansari
📃Страниц: 340
Применяйте концепции компьютерного зрения и машинного обучения при разработке бизнес- и промышленных приложений, используя практичный, пошаговый подход.
Что внутри:
🔸Используйте методы обработки изображений, манипулирования ими и выделения признаков
🔸Работайте с различными алгоритмами глубокого обучения для компьютерного зрения
🔸Обучайте гиперпараметры CNN и модели обнаружения объектов, такие как R-CNN, SSD и YOLO, а также управляйте ими и настраивайте их
🔸Построение моделей нейронных сетей с использованием Keras и TensorFlow
Скачать книгу
✍️Автор: Shamshad Ansari
📃Страниц: 340
Применяйте концепции компьютерного зрения и машинного обучения при разработке бизнес- и промышленных приложений, используя практичный, пошаговый подход.
Что внутри:
🔸Используйте методы обработки изображений, манипулирования ими и выделения признаков
🔸Работайте с различными алгоритмами глубокого обучения для компьютерного зрения
🔸Обучайте гиперпараметры CNN и модели обнаружения объектов, такие как R-CNN, SSD и YOLO, а также управляйте ими и настраивайте их
🔸Построение моделей нейронных сетей с использованием Keras и TensorFlow
Скачать книгу
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
Очень кратко пересказываем историю одного специалиста, который устроился в Data Science после работы в авиационной промышленности. В карточках — его путь и одна из рекомендаций, а в статье по ссылке — большая подборка полезных ресурсов!
А чтобы следовать совету и окружить себя подходящим информационным фоном, изучайте другие классные статьи про Data Science:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📚Practical Linear Algebra for Data Science: From Core Concepts to Applications Using Python (2022)
✍️Автор: Mike Cohen
📃Страниц: 328
В этом практическом руководстве от Майка Икс Коэна рассказывается об основных концепциях линейной алгебры, реализованных в Python, в том числе о том, как они используются в науке о данных, машинном обучении, глубоком обучении, компьютерном моделировании и приложениях для обработки биомедицинских данных. Вооружившись знаниями, почерпнутыми из этой книги, вы сможете понять, внедрить и адаптировать множество современных методов и алгоритмов анализа.
Скачать книгу
✍️Автор: Mike Cohen
📃Страниц: 328
В этом практическом руководстве от Майка Икс Коэна рассказывается об основных концепциях линейной алгебры, реализованных в Python, в том числе о том, как они используются в науке о данных, машинном обучении, глубоком обучении, компьютерном моделировании и приложениях для обработки биомедицинских данных. Вооружившись знаниями, почерпнутыми из этой книги, вы сможете понять, внедрить и адаптировать множество современных методов и алгоритмов анализа.
Скачать книгу
📚Data-Driven SEO with Python: Solve SEO Challenges with Data Science Using Python (2023)
✍️Автор: Andreas Voniatis
📃Страниц: 594
Эта книга представляет собой практическое, современное введение в науку о данных в контексте SEO с использованием Python
Что внутри:
🔸Посмотрите, как наука о данных работает в контексте SEO
🔸Подумайте о задачах SEO на основе данных
🔸Примените ряд методов науки о данных для решения проблем SEO
Скачать книгу
✍️Автор: Andreas Voniatis
📃Страниц: 594
Эта книга представляет собой практическое, современное введение в науку о данных в контексте SEO с использованием Python
Что внутри:
🔸Посмотрите, как наука о данных работает в контексте SEO
🔸Подумайте о задачах SEO на основе данных
🔸Примените ряд методов науки о данных для решения проблем SEO
Скачать книгу
📚Mastering NLP from Foundations to LLMs: Applying Advanced Techniques from Rule-Based to LLMs for Solving Real World Business Problems (2024)
✍️Автор: Lior Gazit, Meysam Ghaffari
📃Страниц: 315
Повысьте свой уровень владения НЛП с помощью современных фреймворков, таких как Long Chain, изучите математические основы и примеры кода, а также получите экспертную информацию о текущих и будущих тенденциях.
Что внутри:
🔸Освоить математические основы машинного обучения и NLP, внедрять передовые методы предварительной обработки текстовых данных и анализа, разрабатывать системы ML-NLP на Python
🔸Моделировать и классифицировать текст с использованием традиционных методов машинного обучения и глубокого обучения
🔸Изучите идеи, тенденции и мнения экспертов в области НЛП о его будущем направлении и потенциале
Скачать книгу
✍️Автор: Lior Gazit, Meysam Ghaffari
📃Страниц: 315
Повысьте свой уровень владения НЛП с помощью современных фреймворков, таких как Long Chain, изучите математические основы и примеры кода, а также получите экспертную информацию о текущих и будущих тенденциях.
Что внутри:
🔸Освоить математические основы машинного обучения и NLP, внедрять передовые методы предварительной обработки текстовых данных и анализа, разрабатывать системы ML-NLP на Python
🔸Моделировать и классифицировать текст с использованием традиционных методов машинного обучения и глубокого обучения
🔸Изучите идеи, тенденции и мнения экспертов в области НЛП о его будущем направлении и потенциале
Скачать книгу
📚Neural Network Computer Vision with OpenCV 5: Build computer vision solutions using Python and DNN module (2023)
✍️Автор: Gopi Krishna Nuti
📃Страниц: 315
Компьютерное зрение с использованием нейронных сетей с OpenCV дает вам профессиональные навыки и знания для создания интеллектуальных систем технического зрения с использованием OpenCV. Книга создает последовательный путь для понимания морфологических операций, определения краев и углов, локализации объектов, классификации изображений, сегментации и таких продвинутых приложений, как распознавание лиц и оптическое распознавание символов.
Что внутри:
🔸Приобретите опыт в методах манипулирования изображениями.
🔸Примените полученные знания к практическим сценариям в области компьютерного зрения.
🔸Внедряйте надежные системы обнаружения и распознавания лиц.
🔸Улучшайте проекты с помощью возможностей точной локализации объектов.
Скачать книгу
✍️Автор: Gopi Krishna Nuti
📃Страниц: 315
Компьютерное зрение с использованием нейронных сетей с OpenCV дает вам профессиональные навыки и знания для создания интеллектуальных систем технического зрения с использованием OpenCV. Книга создает последовательный путь для понимания морфологических операций, определения краев и углов, локализации объектов, классификации изображений, сегментации и таких продвинутых приложений, как распознавание лиц и оптическое распознавание символов.
Что внутри:
🔸Приобретите опыт в методах манипулирования изображениями.
🔸Примените полученные знания к практическим сценариям в области компьютерного зрения.
🔸Внедряйте надежные системы обнаружения и распознавания лиц.
🔸Улучшайте проекты с помощью возможностей точной локализации объектов.
Скачать книгу
📚Machine Learning Applications: From Computer Vision to Robotics (2023)
✍️Автор: Indranath Chatterjee
📃Страниц: 240
В книге обсуждаются методологические достижения машинного обучения и глубокого обучения, представлены приложения для обработки изображений, включая распознавание лиц и транспортных средств, классификацию изображений, обнаружение объектов, сегментацию изображений, а также реальные приложения в здравоохранении для выявления заболеваний и диагностики, такие как создание интеллектуальных медицинских карт и диагностика с помощью медицинской визуализации. содержит реальные примеры, тематические исследования, примеры использования и методы, позволяющие читателю активно учиться.
Скачать книгу
✍️Автор: Indranath Chatterjee
📃Страниц: 240
В книге обсуждаются методологические достижения машинного обучения и глубокого обучения, представлены приложения для обработки изображений, включая распознавание лиц и транспортных средств, классификацию изображений, обнаружение объектов, сегментацию изображений, а также реальные приложения в здравоохранении для выявления заболеваний и диагностики, такие как создание интеллектуальных медицинских карт и диагностика с помощью медицинской визуализации. содержит реальные примеры, тематические исследования, примеры использования и методы, позволяющие читателю активно учиться.
Скачать книгу
🦾🧠🏋Качаем мозги к лету!
Хотите начать работать с большими данными, применять методы машинного обучения, статистический анализ, а также разрабатывать алгоритмы для извлечения информации?
Тогда наш полугодовой курс «Математика для Data Science» от преподавателей МГУ, подходит для этого. И мы можете попасть на него со скидкой 40%
➡️ Математика для Data Science 29 990 ₽ 17 994 ₽
Вас ждет развернутая обратная связь по всем домашним заданиям, а также ссылки на полезные дополнительные материалы.
У вас не будет шансов не усвоить какие-то темы курса👌
⭐️ Переходите и активируйте бесплатные вводные занятия курса – https://proglib.io/w/5912edf9
Хотите начать работать с большими данными, применять методы машинного обучения, статистический анализ, а также разрабатывать алгоритмы для извлечения информации?
Тогда наш полугодовой курс «Математика для Data Science» от преподавателей МГУ, подходит для этого. И мы можете попасть на него со скидкой 40%
Вас ждет развернутая обратная связь по всем домашним заданиям, а также ссылки на полезные дополнительные материалы.
У вас не будет шансов не усвоить какие-то темы курса👌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📚Machine Learning in Python for Everyone (2023)
✍️Автор: Jonathan Wayne Korn
📃Страниц: 319
Начиная с основ, книга знакомит вас с алгоритмами машинного обучения, манипулированием данными и инструментами анализа на языке Python. На практических примерах вы научитесь собирать, предварительно обрабатывать и исследовать данные, получая представление о принятии решений на основе данных
Скачать книгу
✍️Автор: Jonathan Wayne Korn
📃Страниц: 319
Начиная с основ, книга знакомит вас с алгоритмами машинного обучения, манипулированием данными и инструментами анализа на языке Python. На практических примерах вы научитесь собирать, предварительно обрабатывать и исследовать данные, получая представление о принятии решений на основе данных
Скачать книгу
📚Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability and Statistics (2022)
✍️Автор: Thomas Nield
📃Страниц: 289
В этой книге автор Томас Нилд познакомит вас с такими областями, как математический анализ, теория вероятностей, линейная алгебра и статистика, а также с тем, как они применяются к таким методам, как линейная регрессия, логистическая регрессия и нейронные сети
Скачать книгу
✍️Автор: Thomas Nield
📃Страниц: 289
В этой книге автор Томас Нилд познакомит вас с такими областями, как математический анализ, теория вероятностей, линейная алгебра и статистика, а также с тем, как они применяются к таким методам, как линейная регрессия, логистическая регрессия и нейронные сети
Скачать книгу
📚Effective Data Science Infrastructure: How to make data scientists productive (2022)
✍️Автор: Ville Tuulos
📃Страниц: 341
Это практическое руководство по созданию инфраструктуры для приложений для обработки данных и машинного обучения. В нем рассказывается о процессах, используемых Netflix и другими компаниями, работающими с данными, для управления своей передовой инфраструктурой обработки данных
Скачать книгу
✍️Автор: Ville Tuulos
📃Страниц: 341
Это практическое руководство по созданию инфраструктуры для приложений для обработки данных и машинного обучения. В нем рассказывается о процессах, используемых Netflix и другими компаниями, работающими с данными, для управления своей передовой инфраструктурой обработки данных
Скачать книгу
Forwarded from Библиотека data scientist’а | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🤖🖼️ Как работают визуальные трансформеры: магия превращения пикселей в знания
Визуальные трансформеры (Vision Transformers, ViTs) — класс моделей глубокого обучения, которые достигли выдающихся результатов в задачах классификации изображений. В основе ViTs лежит архитектура трансформеров, изначально разработанная для обработки естественного языка.
В новой статье подробно рассказываем(с картинками) , как работают такие модели компьютерного зрения.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Визуальные трансформеры (Vision Transformers, ViTs) — класс моделей глубокого обучения, которые достигли выдающихся результатов в задачах классификации изображений. В основе ViTs лежит архитектура трансформеров, изначально разработанная для обработки естественного языка.
В новой статье подробно рассказываем
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
📚Capitalizing Data Science: A Guide to Unlocking the Power of Data for Your Business and Products (2022)
✍️Автор: Ville Tuulos
📃Страниц: 256
В книге исследуется эволюция процесса принятия решений на основе эмпирических данных. Затем в книге приводится сравнение эпохи, основанной на данных, с нынешней эпохой, основанной на данных. В нем также рассказывается о том, как успешно запустить проект в области науки о данных, о жизненном цикле проекта в области науки о данных и о том, как он выглядит
Что внутри:
🔸Изучите весь жизненный цикл data science и освоите каждый этап.
🔸Откройте для себя мир обучающих приложений с контролируемым и неконтролируемым управлением, а также структурированных и неструктурированных наборов данных.
🔸Обсудите функции НЛП, его потенциал и применение таких хорошо известных методов, как BERT и GPT3.
🔸Объясните практические применения, такие как автоматическое создание субтитров, машинный перевод и распознавание эмоций.
Скачать книгу
✍️Автор: Ville Tuulos
📃Страниц: 256
В книге исследуется эволюция процесса принятия решений на основе эмпирических данных. Затем в книге приводится сравнение эпохи, основанной на данных, с нынешней эпохой, основанной на данных. В нем также рассказывается о том, как успешно запустить проект в области науки о данных, о жизненном цикле проекта в области науки о данных и о том, как он выглядит
Что внутри:
🔸Изучите весь жизненный цикл data science и освоите каждый этап.
🔸Откройте для себя мир обучающих приложений с контролируемым и неконтролируемым управлением, а также структурированных и неструктурированных наборов данных.
🔸Обсудите функции НЛП, его потенциал и применение таких хорошо известных методов, как BERT и GPT3.
🔸Объясните практические применения, такие как автоматическое создание субтитров, машинный перевод и распознавание эмоций.
Скачать книгу
📚Machine Learning for Emotion Analysis in Python (2023)
✍️Автор: Tariq Ahmad, Allan Ramsay
📃Страниц: 263
С помощью этой книги вы приобретете базовые навыки работы с данными и будете развивать их в захватывающей области анализа эмоций. Следуя практическому подходу, вы превратите отзывы клиентов в полезную информацию, которая поможет вам принимать разумные бизнес-решения, основанные на данных.
Что внутри:
🔸Различайте анализ настроений и эмоций
🔸Улучшайте предварительную обработку данных и обеспечивайте высокое качество вводимых данных
🔸Расширяйте использование источников данных за счет преобразования данных
🔸Разрабатывайте модели, в которых используются передовые методы глубокого обучения
Скачать книгу
✍️Автор: Tariq Ahmad, Allan Ramsay
📃Страниц: 263
С помощью этой книги вы приобретете базовые навыки работы с данными и будете развивать их в захватывающей области анализа эмоций. Следуя практическому подходу, вы превратите отзывы клиентов в полезную информацию, которая поможет вам принимать разумные бизнес-решения, основанные на данных.
Что внутри:
🔸Различайте анализ настроений и эмоций
🔸Улучшайте предварительную обработку данных и обеспечивайте высокое качество вводимых данных
🔸Расширяйте использование источников данных за счет преобразования данных
🔸Разрабатывайте модели, в которых используются передовые методы глубокого обучения
Скачать книгу
📚Reliable Machine Learning: Applying SRE Principles to ML in Production (2022)
✍️Автор: Cathy Chen, Niall Richard Murphy, Kranti Parisa, D. Sculley, Todd Underwood
📃Страниц: 411
Это практическое пособие показывает специалистам по обработке данных, инженерам по обеспечению надежности программного обеспечения и сайтов, менеджерам по продуктам и владельцам бизнеса, как надежно, эффективно и подотчетно запускать и внедрять ML в вашей организации. Вы получите представление обо всем - от того, как осуществлять мониторинг моделей на производстве, до того, как управлять хорошо отлаженной командой разработчиков моделей в продуктовой организации.
Что внутри:
🔸Что такое ML: как он функционирует и на что опирается
🔸 Концептуальные основы для понимания того, как работают "циклы" ML
🔸 Как эффективная организация производства может сделать ваши системы ML легко отслеживаемыми, развертываемыми и работоспособными
🔸 Почему системы ML затрудняют поиск неисправностей на производстве
Ссылка на книгу
✍️Автор: Cathy Chen, Niall Richard Murphy, Kranti Parisa, D. Sculley, Todd Underwood
📃Страниц: 411
Это практическое пособие показывает специалистам по обработке данных, инженерам по обеспечению надежности программного обеспечения и сайтов, менеджерам по продуктам и владельцам бизнеса, как надежно, эффективно и подотчетно запускать и внедрять ML в вашей организации. Вы получите представление обо всем - от того, как осуществлять мониторинг моделей на производстве, до того, как управлять хорошо отлаженной командой разработчиков моделей в продуктовой организации.
Что внутри:
🔸Что такое ML: как он функционирует и на что опирается
🔸 Концептуальные основы для понимания того, как работают "циклы" ML
🔸 Как эффективная организация производства может сделать ваши системы ML легко отслеживаемыми, развертываемыми и работоспособными
🔸 Почему системы ML затрудняют поиск неисправностей на производстве
Ссылка на книгу
📚Explainable AI for Practitioners: Designing and Implementing Explainable ML Solutions (2022)
✍️Автор: Michael Munn, David Pitman
📃Страниц: 279
По книге опытные инженеры по машинному обучению и специалисты по обработке данных на практике ознакомятся с тем, как работают эти методы, чтобы вам было легче применять эти инструменты в своем повседневном рабочем процессе.
Что внутри:
🔸Советы и рекомендации по применению этих методов
🔸Руководство по взаимодействию с системой обеспечения объяснимости и как избежать распространенных ошибок.
🔸Знания, необходимые для включения понятности в ваш рабочий процесс ML, чтобы помочь в создании более надежных систем ML.
Ссылка на книгу
✍️Автор: Michael Munn, David Pitman
📃Страниц: 279
По книге опытные инженеры по машинному обучению и специалисты по обработке данных на практике ознакомятся с тем, как работают эти методы, чтобы вам было легче применять эти инструменты в своем повседневном рабочем процессе.
Что внутри:
🔸Советы и рекомендации по применению этих методов
🔸Руководство по взаимодействию с системой обеспечения объяснимости и как избежать распространенных ошибок.
🔸Знания, необходимые для включения понятности в ваш рабочий процесс ML, чтобы помочь в создании более надежных систем ML.
Ссылка на книгу
📚Building an Effective Data Science Practice: A Framework to Bootstrap and Manage a Successful Data Science Practice (2021)
✍️Автор: Vineet Raina, Srinath Krishnamurthy
📃Страниц: 394
Эта книга поможет вам создать эффективную команду инженеров, специалистов по обработке данных, аналитиков и других заинтересованных сторон, которые смогут эффективно сотрудничать по таким важным аспектам, как формулировка проблемы, проведение экспериментов и оценка производительности модели.
Что внутри:
🔸Преобразуйте бизнес-цели в конкретные проблемы, которые можно решить с помощью науки о данных
🔸Оцените, как проблемы и специфика бизнеса влияют на методы и рекомендации по оценке моделей, используемые в проекте
🔸Создайте и управляйте эффективной междисциплинарной командой по науке о данных в организации
🔸Оценивайте прогресс команды в достижении рентабельности бизнеса
Ссылка на книгу
✍️Автор: Vineet Raina, Srinath Krishnamurthy
📃Страниц: 394
Эта книга поможет вам создать эффективную команду инженеров, специалистов по обработке данных, аналитиков и других заинтересованных сторон, которые смогут эффективно сотрудничать по таким важным аспектам, как формулировка проблемы, проведение экспериментов и оценка производительности модели.
Что внутри:
🔸Преобразуйте бизнес-цели в конкретные проблемы, которые можно решить с помощью науки о данных
🔸Оцените, как проблемы и специфика бизнеса влияют на методы и рекомендации по оценке моделей, используемые в проекте
🔸Создайте и управляйте эффективной междисциплинарной командой по науке о данных в организации
🔸Оценивайте прогресс команды в достижении рентабельности бизнеса
Ссылка на книгу