Программируем с PyTorch, Создание приложений глубокого обучения, Пойнтер Я., 2020.
PyTorch — это фреймворк от Facebook с открытым исходным кодом. Узнайте, как использовать его для создания собственных нейронных сетей. Ян Пойнтер поможет разобраться, как настроить PyTorch в облачной среде, как создавать нейронные архитектуры, облегчающие работу с изображениями, звуком и текстом. Книга охватывает важнейшие концепции применения переноса обучения, модели отладки и использования библиотеки PyTorch.
машинное обучение
Программируем с PyTorch, Создание приложений глубокого обучения, Пойнтер Я., 2020
Купить бумажную или электронную книгу и скачать и читать Программируем с PyTorch, Создание приложений глубокого обучения, Пойнтер Я., 2020Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python, Пател А., 2020
Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python, Пател А., 2020.
Эта книга рассчитана на читателей двух категорий. Первая, ощутимо большая, категория — это специалисты по анализу и обработке данных, которым по долгу службы приходится работать с временными рядами, но делают они это не очень часто. Это могут быть как ветераны отрасли, так и начинающие аналитики. Опытным специалистам материал первых глав покажется знакомым, но это не значит, что им можно пренебречь, — здесь описаны самые современные методы обработки данных и рассмотрены важные особенности управления временными рядами. Аналитикам с небольшим рабочим опытом желательно проработать все без исключения главы книги предельно внимательно, несмотря на их тематическую независимость друг от друга. Вторая категория читателей — руководители отделов по обработке и анализу данных в компаниях с интенсивным внутренним сбором информации. Если вы относитесь к этой группе читателей, то должны быть в курсе технологических решений, применяемых для обработки временных рядов, хотя вам и не приходится заниматься программированием самостоятельно. Для вас эта книга будет полезна тем, что обозначит область применения временных рядов в существующих или создаваемых заново алгоритмах сбора и анализа данных. Назначение этой книги — помочь вам разобраться в технологиях, призванных упростить об работку существующих ресурсов данных.
Скачать и читать Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python, Пател А., 2020Эта книга рассчитана на читателей двух категорий. Первая, ощутимо большая, категория — это специалисты по анализу и обработке данных, которым по долгу службы приходится работать с временными рядами, но делают они это не очень часто. Это могут быть как ветераны отрасли, так и начинающие аналитики. Опытным специалистам материал первых глав покажется знакомым, но это не значит, что им можно пренебречь, — здесь описаны самые современные методы обработки данных и рассмотрены важные особенности управления временными рядами. Аналитикам с небольшим рабочим опытом желательно проработать все без исключения главы книги предельно внимательно, несмотря на их тематическую независимость друг от друга. Вторая категория читателей — руководители отделов по обработке и анализу данных в компаниях с интенсивным внутренним сбором информации. Если вы относитесь к этой группе читателей, то должны быть в курсе технологических решений, применяемых для обработки временных рядов, хотя вам и не приходится заниматься программированием самостоятельно. Для вас эта книга будет полезна тем, что обозначит область применения временных рядов в существующих или создаваемых заново алгоритмах сбора и анализа данных. Назначение этой книги — помочь вам разобраться в технологиях, призванных упростить об работку существующих ресурсов данных.
Практический анализ временных рядов, Прогнозирование со статистикой и машинное обучение, Нильсен Э., 2021
Практический анализ временных рядов, Прогнозирование со статистикой и машинное обучение, Нильсен Э., 2021.
Эта книга рассчитана на читателей двух категорий. Первая, ощутимо большая, категория — это специалисты по анализу и обработке данных, которым по долгу службы приходится работать с временными рядами, но делают они это не очень часто. Это могут быть как ветераны отрасли, так и начинающие аналитики. Опытным специалистам материал первых глав покажется знакомым, но это не значит, что им можно пренебречь, — здесь описаны самые современные методы обработки данных и рассмотрены важные особенности управления временными рядами. Аналитикам с небольшим рабочим опытом желательно проработать все без исключения главы книги предельно внимательно, несмотря на их тематическую независимость друг от друга. Вторая категория читателей — руководители отделов по обработке и анализу данных в компаниях с интенсивным внутренним сбором информации. Если вы относитесь к этой группе читателей, то должны быть в курсе технологических решений, применяемых для обработки временных рядов, хотя вам и не приходится заниматься программированием самостоятельно. Для вас эта книга будет полезна тем, что обозначит область применения временных рядов в существующих или создаваемых заново алгоритмах сбора и анализа данных. Назначение этой книги — помочь вам разобраться в технологиях, призванных упростить об работку существующих ресурсов данных.
Скачать и читать Практический анализ временных рядов, Прогнозирование со статистикой и машинное обучение, Нильсен Э., 2021Эта книга рассчитана на читателей двух категорий. Первая, ощутимо большая, категория — это специалисты по анализу и обработке данных, которым по долгу службы приходится работать с временными рядами, но делают они это не очень часто. Это могут быть как ветераны отрасли, так и начинающие аналитики. Опытным специалистам материал первых глав покажется знакомым, но это не значит, что им можно пренебречь, — здесь описаны самые современные методы обработки данных и рассмотрены важные особенности управления временными рядами. Аналитикам с небольшим рабочим опытом желательно проработать все без исключения главы книги предельно внимательно, несмотря на их тематическую независимость друг от друга. Вторая категория читателей — руководители отделов по обработке и анализу данных в компаниях с интенсивным внутренним сбором информации. Если вы относитесь к этой группе читателей, то должны быть в курсе технологических решений, применяемых для обработки временных рядов, хотя вам и не приходится заниматься программированием самостоятельно. Для вас эта книга будет полезна тем, что обозначит область применения временных рядов в существующих или создаваемых заново алгоритмах сбора и анализа данных. Назначение этой книги — помочь вам разобраться в технологиях, призванных упростить об работку существующих ресурсов данных.
Основы искусственного интеллекта, Нетехническое введение, Таулли Т., 2021
Основы искусственного интеллекта, Нетехническое введение, Таулли Т., 2021.
Книга представляет собой увлекательное, нетехническое введение в такие важные понятия искусственного интеллекта (ИИ), как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, робототехника и многое другое. Проведено знакомство с историей и основными понятиями ИИ. Раскрыто значение данных как "топлива" для ИИ. Рассмотрены традиционные и продвинутые статистические методы машинного обучения, алгоритмы нейронных сетей для глубокого обучения, сферы применения разговорных роботов (чат-ботов), методы роботизации производственных процессов, технологии обработки естественного языка. Рассказано о применении языка Python и платформ TensorFlow и PyTorch при внедрении проектов ИИ. Освещены современные тренды ИИ: автономное вождение, милитаризация, технологическая безработица, изыскание новых лекарственных препаратов и другие.
Купить бумажную или электронную книгу и скачать и читать Основы искусственного интеллекта, Нетехническое введение, Таулли Т., 2021Книга представляет собой увлекательное, нетехническое введение в такие важные понятия искусственного интеллекта (ИИ), как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, робототехника и многое другое. Проведено знакомство с историей и основными понятиями ИИ. Раскрыто значение данных как "топлива" для ИИ. Рассмотрены традиционные и продвинутые статистические методы машинного обучения, алгоритмы нейронных сетей для глубокого обучения, сферы применения разговорных роботов (чат-ботов), методы роботизации производственных процессов, технологии обработки естественного языка. Рассказано о применении языка Python и платформ TensorFlow и PyTorch при внедрении проектов ИИ. Освещены современные тренды ИИ: автономное вождение, милитаризация, технологическая безработица, изыскание новых лекарственных препаратов и другие.
Машинное обучение на R, Экспертные техники для прогностического анализа, Ланц Б., 2020
Машинное обучение на R, Экспертные техники для прогностического анализа, Ланц Б., 2020.
Книга предназначена для тех, кто рассчитывает использовать данные в конкретной области. Возможно, вы уже немного знакомы с машинным обучением, но никогда не работали с языком R; или, наоборот, немного знаете об R, но почти не знаете о машинном обучении. В любом случае эта книга поможет вам быстро начать работу. Было бы полезно немного освежить в памяти основные понятия математики и программирования, но никакого предварительного опыта не потребуется. Вам нужно лишь желание учиться.
Купить бумажную или электронную книгу и скачать и читать Машинное обучение на R, Экспертные техники для прогностического анализа, Ланц Б., 2020Книга предназначена для тех, кто рассчитывает использовать данные в конкретной области. Возможно, вы уже немного знакомы с машинным обучением, но никогда не работали с языком R; или, наоборот, немного знаете об R, но почти не знаете о машинном обучении. В любом случае эта книга поможет вам быстро начать работу. Было бы полезно немного освежить в памяти основные понятия математики и программирования, но никакого предварительного опыта не потребуется. Вам нужно лишь желание учиться.
Машинное обучение для детей, Практическое введение в искусственный интеллект, Лейн Д., 2023
Машинное обучение для детей, Практическое введение в искусственный интеллект, Лейн Д., 2023.
Книга знакомит школьников с машинным обучением через выполнение 13 практических проектов в доступной образовательной онлайн-среде с применением языка визуального программирования Scratch. Все проекты в книге сопровождаются подробными пошаговыми инструкциями, доступными для любого новичка.
Купить бумажную или электронную книгу и скачать и читать Машинное обучение для детей, Практическое введение в искусственный интеллект, Лейн Д., 2023Книга знакомит школьников с машинным обучением через выполнение 13 практических проектов в доступной образовательной онлайн-среде с применением языка визуального программирования Scratch. Все проекты в книге сопровождаются подробными пошаговыми инструкциями, доступными для любого новичка.
Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках, Практикум, Янсен С., 2020
Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках, Практикум, Янсен С., 2020.
Книга посвящена практике применения машинного обучения с целью создания мощных алгоритмических стратегий для успешной торговли на финансовых рынках. Изложены базовые принципы работы с данными: оценивание наборов данных, доступ к данным через API на языке Python, доступ к финансовым данным на платформе Quandl и управление ошибками предсказания. Рассмотрены построение и тренировка алгоритмических моделей с помощью Python-библиотек pandas, Seaborn, StatsModels и sklearn и построение, оценка и интерпретация моделей AR(p), MA(q) и ARIMA(p, d, q) с использованием библиотеки StatsModels. Описано применение библиотеки PyMC3 для байесового машинного обучения, библиотек NLTK, sklearn (Scikit-learn) и spaCy для назначения отметок финансовым новостям и классифицирования документов, библиотеки Keras для создания, настройки и оценки нейронных сетей прямого распространения, рекуррентных и сверточных сетей. Показано, как применять трансферное обучение к данным спутниковых снимков для предсказания экономической активности и как эффективно использовать подкрепляемое обучение для достижения оптимальных результатов торговли.
Купить бумажную или электронную книгу и скачать и читать Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках, Практикум, Янсен С., 2020Книга посвящена практике применения машинного обучения с целью создания мощных алгоритмических стратегий для успешной торговли на финансовых рынках. Изложены базовые принципы работы с данными: оценивание наборов данных, доступ к данным через API на языке Python, доступ к финансовым данным на платформе Quandl и управление ошибками предсказания. Рассмотрены построение и тренировка алгоритмических моделей с помощью Python-библиотек pandas, Seaborn, StatsModels и sklearn и построение, оценка и интерпретация моделей AR(p), MA(q) и ARIMA(p, d, q) с использованием библиотеки StatsModels. Описано применение библиотеки PyMC3 для байесового машинного обучения, библиотек NLTK, sklearn (Scikit-learn) и spaCy для назначения отметок финансовым новостям и классифицирования документов, библиотеки Keras для создания, настройки и оценки нейронных сетей прямого распространения, рекуррентных и сверточных сетей. Показано, как применять трансферное обучение к данным спутниковых снимков для предсказания экономической активности и как эффективно использовать подкрепляемое обучение для достижения оптимальных результатов торговли.
Машинное обучение без лишних слов, Бурков А., 2020
Машинное обучение без лишних слов, Бурков А., 2020.
Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц. Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное машинное обучение заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых обучающими данными) даст желаемые результаты. Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе.
Купить бумажную или электронную книгу и скачать и читать Машинное обучение без лишних слов, Бурков А., 2020Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц. Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное машинное обучение заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых обучающими данными) даст желаемые результаты. Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе.
Другие статьи...
- Глубокое обучение с подкреплением, AlphaGo и другие технологии, Лапань М., 2020
- Математика в машинном обучении, Дайзенрот М.П., Альдо Ф.А., Чен С.О., 2024
- Грокаем машинное обучение, Серрано Л., 2024
- Глубокое обучение на Python, Франсуа Ш., 2023
- Глубокое обучение в картинках, Визуальный гид по искусственному интеллекту, Крон Д., Бейлевельд Г., Аглаэ Б., 2020
- Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python, Учебное пособие, Протодьяконов А.В., Пылов П.А., Садовников В.Е., 2022
- System Design, Машинное обучение, Подготовка к сложному интервью, Сюй А., Аминиан А., 2024
- PyTorch, Освещая глубокое обучение, Стивенс Э., Антига Л., Виман Т., 2022
машинное обучение
Предыдущая
Следующая
Показана страница 1 из 3