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

Чем отличается Machine Learning от Deep Learning?
И что из этого изучать первым — объясняем простыми словами:

🧠 Machine Learning (ML) — это раздел ИИ, где алгоритмы учатся находить закономерности в данных.
Примеры:
– Определение спама в письмах
– Рекомендации фильмов
– Прогнозирование спроса

💡 Алгоритмы: Decision Trees, SVM, Random Forest, KNN, и простые нейросети.

🧬 Deep Learning (DL) — это подмножество ML, где используются глубокие нейросети.
Они отлично справляются с:
– Распознаванием лиц
– Переводом текста
– Голосовыми помощниками
– Генерацией изображений и музыки

💡 DL требует больше данных, мощных видеокарт и длительного обучения моделей.

🎯 Что изучать первым?
👉 Начни с Machine Learning — ты поймёшь базовые принципы: как работает обучение, ошибка, переобучение, метрики.
Это даст фундамент для понимания Deep Learning.

📌 Подойдёт для аналитиков, разработчиков, студентов и всех, кто хочет шагнуть в мир ИИ.

↗️ Программирование 24/7
➡️ #AI #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #Обучение #ИТБаза #Python

🔎 Навигация по каналу

Здесь собраны все основные материалы: лучшие курсы и книги по IT, языкам программирования, DevOps и разработке. Используй хэштеги для удобного поиска:

📖 Книги по программированию и IT

➡️ #Книга #DevBooks #Python #ООП #DataScience #MachineLearning #AI #Delphi #SQL #CSharp #Linux #Алгоритмы #Backend #Frontend #SocialEngineering #Дашборды #Spring #АрхитектураДанных #Rust #Робототехника #SystemDesign #clickhouse #RAG #Blender #ИБ #Хакинг #Криптография #DevSecOps #PowerShell #Дизассемблирование #ПрогрИнженерия #API #ООП

📄 Курсы по языкам и разработке

➡️ #Курс #Python #JavaScript #CSharp #C++ #Java #HTML #CSS #SQL #Dart #Flutter #Lua #Golang #Ruby #Delphi #TypeScript #1C

🔨 DevOps, инструменты и практика

➡️ #Docker #Ansible #Git #Linux #CI_CD #Swarm #Kubernetes #MRSK #GitHub #Инфраструктура #Автоматизация #Микросервисы #Тестирование #Postman #Selenium #Jira #ClaudeCode #Кибербезопасность #РекомендательныеСистемы #Automation #вебдизайн #программнаяинженерия

📌 Пост будет обновляться по мере выхода нового контента.

↗️ Основной канал
📂 Архив

Компьютерное зрение на Python. Первые шаги

Автор: Э. Д. Шакирьянов

Отличная книга, чтобы понять, как компьютеры «видят» изображения и видео. Подойдёт для старта в одной из самых перспективных сфер — компьютерном зрении.

💡 Что внутри:
– Основы цифровой обработки изображений
– Знакомство с OpenCV на Python
– Работа с изображениями и видео
– Фильтрация, выделение контуров, поиск объектов
– Примеры и задачи, которые легко повторить
– Подготовка к ML-проектам на базе CV

Если ты хотел освоить компьютерное зрение — это отличный старт с понятным объяснением и практикой.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #Python #КомпьютерноеЗрение #OpenCV #CV #MachineLearning #AI #Программирование

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

Data Science для карьериста

Авторы: Жаклин Нолис, Эмили Робинсон

Книга о том, как построить карьеру в Data Science и при этом сохранить баланс между техническими навыками и умением продвигать себя.

Что внутри:
– Как развиваться в профессии и находить свой путь в Data Science
– Лайфхаки по поиску и удержанию работы в сфере данных
– Советы по взаимодействию с коллегами и заказчиками
– Разбор, какие навыки ценятся на рынке
– Истории из реального опыта авторов

💡 Эта книга — не только про код и алгоритмы, но и про то, как сделать карьеру осознанно и стратегически.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #DataScience #Карьера #Аналитика #MachineLearning

Практическая статистика для специалистов Data Science (2-е издание)

Авторы: Питер Брюс, Эндрю Брюс, Питер Гедек

Эта книга — кладезь знаний для тех, кто работает или хочет работать с анализом данных. Авторы собрали 50+ важнейших понятий и методов статистики, без которых невозможно стать профессионалом в Data Science.

Что внутри:
– Основные статистические принципы и их применение
– Методы анализа данных в R и Python
– Работа с выборками и гипотезами
– Корреляция, регрессия, вероятности
– Практические примеры из реальных проектов

💡 Подходит как для новичков, которые хотят систематизировать знания, так и для практикующих специалистов, чтобы освежить ключевые концепции и углубиться в важные детали.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #DataScience #Python #R #Статистика #MachineLearning

Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка

Авторы: Брайан Макмахан, Делип Рао

PyTorch — один из самых популярных фреймворков для глубокого обучения. Эта книга станет отличным путеводителем для тех, кто хочет освоить работу с нейросетями, особенно в области обработки естественного языка (NLP).

Что внутри:
– Основы работы с PyTorch
– Построение и обучение нейронных сетей
– Прикладные примеры из области обработки текста
– Практические задачи: от классификации до генерации языка
– Советы и подходы от экспертов в области ML и NLP

💡 Подойдёт исследователям, студентам и разработчикам, которые хотят освоить глубокое обучение и внедрять современные модели в реальных проектах.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #Python #PyTorch #DeepLearning #NLP #MachineLearning

Машинное обучение: Проектирование систем от идеи до реализации

Автор: Бабушкин Валерий, Кравченко Арсений
Год издания: 2026

Проектирование и развертывание системы машинного обучения — это сложный многоэтапный процесс, требующий разнообразных компетенций и участия специалистов разных ролей. Независимо от того, интегрируете ли вы ML в существующий проект или проектируете ML-систему с нуля, вам необходимо ориентироваться в огромных датасетах и потоках, определять требования к тестированию и развертыванию, а также учитывать сложности внедрения ML-моделей в продакшен. Это практическое руководство по полному циклу разработки ML-проектов. Вы шаг за шагом пройдете весь фреймворк: проектирование, внедрение, релиз и сопровождение ML-системы. Чек-листы с необходимыми требованиями и примеры из реальной практики помогут развернуть и оптимизировать вашу собственную ML-систему. Вам особенно понравятся авторские байки и советы из личного опыта авторов, а также рекомендации по подготовке к System design интервью.

📂 Скачать | Программирование 24/7

➡️ #Книга | #it #MachineLearning

📣 Мы в MAX 🌐

Интервью по машинному обучению

Автор: Пенг Шао
Год издания: 2026

Хотите построить карьеру в области ML? Воспользуйтесь опытом и советами Пенга Шао, чтобы научиться тому, как успешно пройти собеседование по машинному обучению. Книга охватывает весь процесс подготовки к интервью: от базовых концепций ML и программирования до проектирования сложных систем и инфраструктуры. Практические примеры, стратегии ответов на типичные вопросы и советы по прохождению различных этапов интервью помогут вам уверенно справиться как с техническим телефонным скринингом, так и с углубленным обсуждением моделей и оценок.

📂 Скачать | Программирование 24/7

➡️ #Книга | #MachineLearning

📣 Мы в MAX 🌐

Arduino: искусственный интеллект и машинное обучение

Автор: Барретт Стивен Ф.
Год издания: 2024

Те, кто знаком с концепциями искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), могут возразить, что они наиболее подходят для более мощных вычислительных платформ. Однако недавние разработки позволили использовать определенные приложения на микроконтроллерах после их обучения. В этой книге обсуждаются методы ИИ и МО специально для микроконтроллеров. Цель состоит в том, чтобы познакомить вас с концепциями и позволить вам попрактиковаться на недорогом, доступном оборудовании и программном обеспечении Arduino. Вначале рассматриваются Arduino IDE, Arduino Nano 33 BLE Sense, а также методы работы с сенсорами и периферийными интерфейсами. Далее на базе этих микроконтроллеров реализуются методы K ближайших соседей (KNN), деревья решений, нечеткая логика, персептроны и искусственные нейронные сети (ANN).

📂 Скачать | Программирование 24/7

➡️ #Книга | #AI #MachineLearning

📣 Мы в MAX 🌐

Искусственный интеллект для периферийных устройств: осваиваем встраиваемые системы для машинного обучения

Автор: Планкетт Дженни, Ситунаяке Дэниел
Год издания: 2025

В книге исследованы возможности использования искусственного интеллекта при работе с периферийными устройствами, датчиками и Интернетом вещей. Рассмотрены алгоритмы, применяемые при реализации периферийного ИИ, паттерны проектирования программных и аппаратных компонентов Интернета вещей, рассчитанных на последующее машинное обучение. Продемонстрировано, как подбирать и фильтровать данные, развертывать, развивать и поддерживать сети умных устройств.

📂 Скачать | Программирование 24/7

➡️ #Книга | #AI #MachineLearning

📣 Мы в MAX 🌐

Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ

Авторы: Райан Марк, Массарон Лука
Год издания: 2026

ML может ускорить выполнение повседневных бизнес-задач, таких как сверка счетов, прогнозирование спроса или автоматизация обслуживания клиентов, не говоря уже о более сложных задачах, например выявление мошенничества, прогнозное техническое обслуживание и персонализированный маркетинг. Извлекайте важную информацию из электронных таблиц, реестров, баз данных и других источников, используя градиентный бустинг, глубокое обучение и генеративный ИИ. Книга описывает практические методы машинного обучения для модернизации каждого этапа анализа бизнес-данных. Вас ждут примеры использования XGBoost и Keras для прогнозирования цен на краткосрочную аренду недвижимости, развертывание локальной модели машинного обучения с помощью Python и Flask и оптимизация рабочих процессов с использованием LLM. Научитесь делать свои модели более мощными и интерпретируемыми.

📂 Скачать | Программирование 24/7

➡️ #Книга | #MachineLearning

📣 Мы в MAX 🌐