Машинное обучение: основы

Автор: Николенко Сергей Игоревич
Год издания: 2025

Машинное обучение давно уже стало синонимом искусственного интеллекта. Оно проникло во многие аспекты нашей жизни и стало одной из важнейших областей современной науки. Эта книга — путеводитель по ключевым идеям машинного обучения. Вы узнаете, как методы машинного обучения получаются из основных принципов теории вероятностей, пройдёте путь от теоремы Байеса до обобщённых линейных моделей и узнаете в лицо тех китов, на которых стоит весь современный искусственный интеллект. Множество увлекательных кейсов, практических примеров и интересных задач — от анализа ретроспективных научных исследований до эффекта "горячей руки" в баскетболе — помогут разобраться в самых сложных концепциях. Кроме того, книга может лечь в основу базовых курсов по машинному обучению.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7

➡️#Книга | #ИскусственныйИнтеллект #ML #DataScience

Грокаем глубокое обучение

Автор: Andrew W. Trask
Год издания: 2020

Одна из лучших книг для новичков, кто хочет понять, как работают нейросети “изнутри”. Без излишней теории и сложных формул — только практическое понимание, как обучаются и строятся модели.

Что внутри:
– Базовые математические принципы нейросетей
– Пошаговая реализация нейросети с нуля на Python
– Работа с градиентным спуском и обратным распространением ошибки
– Обучение на примерах распознавания текста и изображений
– Минимум магии, максимум практики
– Введение в продвинутые архитектуры

📌 Книга даст понимание не только «что делать», но и почему это работает. Отличный старт для входа в deep learning и подготовки к серьёзным ML-курсам.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #DeepLearning #Python #AI #Нейросети #ML #MachineLearning

Python и машинное обучение

Автор: Себастьян Рашка
Год издания: 2020

Одна из самых известных и глубоких книг по машинному обучению на Python. Подойдёт тем, кто хочет не просто использовать библиотеки, но и понимать, как работают алгоритмы «под капотом».

Что внутри:
– Основы машинного обучения: обучение с учителем и без
– Классификация, регрессия, кластеризация, понижение размерности
– Практика с Scikit-learn, NumPy, pandas и matplotlib
– Построение моделей, подбор параметров, кросс-валидация
– Градиентный спуск, логистическая регрессия, SVM и деревья решений
– Обзор нейросетей и глубокого обучения
– Чёткое объяснение математики и кода

📌 Книга идеально подойдёт для разработчиков, аналитиков и всех, кто хочет глубоко освоить ML и выйти за рамки простого «копирования кода из туториала».

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #MachineLearning #Python #ML #ScikitLearn #DataScience #AI

Машинное обучение на Python

Полный практический курс по Data Science и Machine Learning с нуля. Изучите инструменты, алгоритмы и подходы, которые используют специалисты по анализу данных и искусственному интеллекту.

Что внутри:
– Экспресс-курс по Python для быстрого старта
– Библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
– Визуализация данных и подготовка признаков (Feature Engineering)
– Линейная и логистическая регрессия
– Кросс-валидация и проверочные проекты
– Алгоритмы KNN, SVM, Decision Trees, Random Forests
– Модели бустинга и расширяемые деревья
– Машинное обучение без учителя: кластеризация, PCA
– NLP и наивный байесовский классификатор
– Финальный бонусный раздел с дополнительными материалами

📌 Подойдёт новичкам, аналитикам и разработчикам, желающим освоить машинное обучение для работы с реальными данными.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Курс | #Python #MachineLearning #DataScience #AI #ML #Pandas #NumPy #Seaborn #Matplotlib #DataAnalysis