Книги / тег / Машинное обучение

Книги по тегу #Машинное обучение

всего · 50
RU
Автобиография нейросети

Автобиография нейросети

C

Нейросеть (сост. М.Р. Брослав, О.А. Яблоков)

Алгоритмы и теория
RU
Интервью по машинному обучению. 151 вопрос от FAANG

Интервью по машинному обучению. 151 вопрос от FAANG

A

Пенг Шао

AI и ML
EN
Machine Learning and Generative AI for Marketing

Machine Learning and Generative AI for Marketing

A

Yoon Hyup Hwang, Nicholas C. Burtch

AI и ML
EN
Building Large Language Models from Scratch: Design, Train, and Deploy LLMs with PyTorch

Building Large Language Models from Scratch: Design, Train, and Deploy LLMs with PyTorch

A

Dilyan Grigorov

AI и ML
EN
Hybrid Imaging and Visualization: Employing Machine Learning with Mathematica - Python

Hybrid Imaging and Visualization: Employing Machine Learning with Mathematica - Python

B

Joseph Awange, Béla Paláncz, Lajos Völgyesi

AI и ML
EN
Introduction to Machine Learning with Security: Theory and Practice Using Python in the Cloud

Introduction to Machine Learning with Security: Theory and Practice Using Python in the Cloud

A

Pramod Gupta, Naresh Kumar Sehgal, John M. Acken

AI и ML
EN
Practical Neural Networks in Python and MATLAB

Practical Neural Networks in Python and MATLAB

A

Chunwei Zhang, Tianpeng Li, Ying Dai, Li Sun, Ardashir Mohammadzadeh

AI и ML
RU
Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие

Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие

A

Кэвин П. Мэрфи

AI и ML
EN
Multivariate Analysis and Machine Learning Techniques: Feature Analysis in Data Science Using Python

Multivariate Analysis and Machine Learning Techniques: Feature Analysis in Data Science Using Python

A

Srikrishnan Sundararajan

AI и ML
EN
Image Analysis, Classification and Change Detection in Remote Sensing: With Algorithms for Python, Fifth Edition

Image Analysis, Classification and Change Detection in Remote Sensing: With Algorithms for Python, Fifth Edition

A

Morton John Canty

Языки программирования
EN
Python for Natural Language Processing: Programming with NumPy, scikit-learn, Keras, and PyTorch

Python for Natural Language Processing: Programming with NumPy, scikit-learn, Keras, and PyTorch

A

Pierre M. Nugues

AI и ML
EN
Grokking Deep Learning

Grokking Deep Learning

A

Andrew W. Trask

AI и ML
EN
Data Science For Dummies, 3rd Edition

Data Science For Dummies, 3rd Edition

A

Lillian Pierson

AI и ML
EN
Grokking Machine Learning

Grokking Machine Learning

A

Luis G. Serrano

AI и ML
EN
Python for Data Science

Python for Data Science

A

A. Lakshmi Muddana, Sandhya Vinayakam

AI и ML
EN
Beyond the Algorithm: AI, Security, Privacy, and Ethics

Beyond the Algorithm: AI, Security, Privacy, and Ethics

A

Omar Santos, Petar Radanliev

Алгоритмы и теория
RU
Базовые алгоритмы машинного обучения на языке Python

Базовые алгоритмы машинного обучения на языке Python

A

А. Ю. Долганов, М. В. Ронкин, А. В. Созыкин

Алгоритмы и теория
EN
Machine Learning Concepts with Python and the Jupyter Notebook Environment: Using Tensorflow 2.0

Machine Learning Concepts with Python and the Jupyter Notebook Environment: Using Tensorflow 2.0

A

Nikita Silaparasetty

AI и ML
RU
Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens. Второе издание, дополненное проектами по машинному обучению и Editor

Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens. Второе издание, дополненное проектами по машинному обучению и Editor

A

А. Ю. Гинько

AI и ML
RU
Искусственный интеллект: современный подход. Четвертое издание. Том 1. Решение проблем: знания и рассуждения

Искусственный интеллект: современный подход. Четвертое издание. Том 1. Решение проблем: знания и рассуждения

A

Стюарт Рассел, Питер Норвиг

AI и ML
RU
Искусственный интеллект: современный подход. Четвертое издание. Том 3. Обучение, восприятие и действие

Искусственный интеллект: современный подход. Четвертое издание. Том 3. Обучение, восприятие и действие

A

Стюарт Рассел, Питер Норвиг

AI и ML
EN
Large Language Models Ops for Finance: A Practical Guide to Infrastructure, Implementation, and Innovation

Large Language Models Ops for Finance: A Practical Guide to Infrastructure, Implementation, and Innovation

A

Brindha Priyadarshini Jeyaraman

AI и ML
EN
Hands-On APIs for AI and Data Science

Hands-On APIs for AI and Data Science

A

Ryan Day

AI и ML
RU
Python для анализа данных. Обработка данных, создание статистических моделей и машинное обучение

Python для анализа данных. Обработка данных, создание статистических моделей и машинное обучение

B

Уэс Маккинни

AI и ML
RU
Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы

Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы

A

Эндрю Гласснер

AI и ML
RU
Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика

Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика

A

Эндрю Гласснер

AI и ML
RU
Глубокое обучение с точки зрения практика

Глубокое обучение с точки зрения практика

A

Джош Паттерсон, Адам Гибсон

AI и ML
EN
Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI

Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI

A

Sebastian Raschka

AI и ML
RU
Машинное обучение. Проектирование систем от идеи до реализации

Машинное обучение. Проектирование систем от идеи до реализации

A

Валерий Бабушкин, Арсений Кравченко

AI и ML
EN
Learning AutoML: Automating ML Pipelines with AutoGluon, Leading Frameworks, and Real-World Integration

Learning AutoML: Automating ML Pipelines with AutoGluon, Leading Frameworks, and Real-World Integration

A

Kerem Tomak

AI и ML
RU
Математика и архитектура глубокого обучения

Математика и архитектура глубокого обучения

A

Кришнанду Чаудхури, Ананья Хоннедевастхана Ашок, Суджай Наруманчи, Девашиш Шанкар

AI и ML
RU
Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных

Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных

A

Петер Флах (Peter Flach)

Алгоритмы и теория
RU
Генеративный ИИ на практике: трансформеры и диффузионные модели

Генеративный ИИ на практике: трансформеры и диффузионные модели

A

Омар Сансевьеро, Педро Куэнка, Аполинарио Пассос, Джонатан Уитакер

AI и ML
RU
Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

A

Себастьян Рашка, Юси (Хэйден) Лю, Вахид Мирджалили

AI и ML
RU
Искусственный интеллект: современный подход. Второе издание

Искусственный интеллект: современный подход. Второе издание

A

Стюарт Рассел, Питер Норвиг

AI и ML
RU
Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров

Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров

A

Джефф Просиз

AI и ML
RU
Эволюционные нейросети на языке Python

Эволюционные нейросети на языке Python

A

Ярослав Омельяненко

Языки программирования
RU
Конформное прогнозирование в Python

Конформное прогнозирование в Python

A

Валерий Манохин

Языки программирования
RU
Рекомендательные системы на основе больших языковых моделей. Полный цикл создания: от предобучения до развертывания интеллектуальных агентов

Рекомендательные системы на основе больших языковых моделей. Полный цикл создания: от предобучения до развертывания интеллектуальных агентов

A

Лю Лу, Чжан Юйцзюнь

AI и ML
RU
Изучаем Data Science. Обработка, исследование, визуализация и моделирование данных с помощью Python

Изучаем Data Science. Обработка, исследование, визуализация и моделирование данных с помощью Python

A

Сэм Лау, Джозеф Гонсалес, Дебора Нолан

AI и ML
RU
Графовые нейронные сети на Python

Графовые нейронные сети на Python

A

Максим Лабонн, Артем Груздев

AI и ML
RU
Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение

Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение

B

Джейд Картер

Языки программирования
RU
120 практических задач

120 практических задач

A

Джейд Картер

AI и ML
RU
Нейросети. Обработка аудиоданных

Нейросети. Обработка аудиоданных

A

Джейд Картер

AI и ML
RU
Глубокое обучение для чайников

Глубокое обучение для чайников

A

Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

AI и ML
RU
ОБУЧЕНИЕ С МАЛЫМ КОЛИЧЕСТВОМ ДАННЫХ

ОБУЧЕНИЕ С МАЛЫМ КОЛИЧЕСТВОМ ДАННЫХ

A

Джеймс Девис

Алгоритмы и теория
RU
Причинно-следственный анализ в науке о данных

Причинно-следственный анализ в науке о данных

A

Алекс Руис де Вилья Роберт

AI и ML
RU
Глубокое обучение: принципы и концепции

Глубокое обучение: принципы и концепции

A

Кристофер М. Бишоп, Хью Бишоп

AI и ML
RU
System Design. Подготовка к сложному интервью по GenAI

System Design. Подготовка к сложному интервью по GenAI

A

Аминиан Али, Шенг Хао

AI и ML
EN
Python GPT Cookbook: 75+ practical recipes for building NLP solutions for the real world

Python GPT Cookbook: 75+ practical recipes for building NLP solutions for the real world

A

Dr. Neil Williams

AI и ML
123 →