• Книги
  • Тег: Машинное обучение

Книги — Машинное обучение

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
EN
Automated Forex Trading Systems with ChatGPT: Learn, Improve, and Enjoy Forex Trading with Your AI Companion

Automated Forex Trading Systems with ChatGPT: Learn, Improve, and Enjoy Forex Trading with Your AI Companion

A

Paul Wealth

AI и ML
EN
Visualizing Generative AI: How AI Paints, Writes, and Assists

Visualizing Generative AI: How AI Paints, Writes, and Assists

A

Priyanka Vergadia, Valliappa Lakshmanan

AI и ML
EN
Machine Learning Theory and Applications: Hands-on Use Cases with Python on Classical and Quantum Machines

Machine Learning Theory and Applications: Hands-on Use Cases with Python on Classical and Quantum Machines

A

Xavier Vasques

AI и ML
EN
Practical Natural Language Processing: A Comprehensive Guide to Building Real-World NLP Systems

Practical Natural Language Processing: A Comprehensive Guide to Building Real-World NLP Systems

A

Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, Harshit Surana

AI и ML
EN
Building LLMs with PyTorch: A step-by-step guide to building advanced AI models with PyTorch

Building LLMs with PyTorch: A step-by-step guide to building advanced AI models with PyTorch

A

Anand Trivedi

AI и ML
EN
Architecting Data and Machine Learning Platforms: Enable Analytics and AI-Driven Innovation in the Cloud

Architecting Data and Machine Learning Platforms: Enable Analytics and AI-Driven Innovation in the Cloud

A

Marco Tranquillin, Valliappa Lakshmanan, Firat Tekiner

AI и ML
EN
Learn TensorFlow 2.0: Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python

Learn TensorFlow 2.0: Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python

A

Pramod Singh, Avinash Manure

AI и ML
EN
The Pragmatic Programmer for Machine Learning: Engineering Analytics and Data Science Solutions

The Pragmatic Programmer for Machine Learning: Engineering Analytics and Data Science Solutions

A

Marco Scutari, Mauro Malvestio

AI и ML
EN
Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models

Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models

A

Omar Sanseviero, Pedro Cuenca, Apolinário Passos, Jonathan Whitaker

AI и ML
EN
TensorFlow for Deep Learning: From Linear Regression to Reinforcement Learning

TensorFlow for Deep Learning: From Linear Regression to Reinforcement Learning

A

Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh

AI и ML
EN
3D Data Science with Python: Building Accurate Digital Environments with 3D Point Cloud Workflows

3D Data Science with Python: Building Accurate Digital Environments with 3D Point Cloud Workflows

A

Florent Poux

AI и ML
EN
Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps

Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps

A

Suhas Pote

AI и ML
EN
Time Series Forecasting Using Foundation Models

Time Series Forecasting Using Foundation Models

A

Marco Peixeiro

AI и ML
EN
Artificial Intelligence For Dummies, 3rd Edition

Artificial Intelligence For Dummies, 3rd Edition

A

John Paul Mueller, Luca Massaron, Stephanie Diamond

AI и ML
EN
AI and ML for Coders in PyTorch: A Coder’s Guide to Generative AI and Machine Learning

AI and ML for Coders in PyTorch: A Coder’s Guide to Generative AI and Machine Learning

A

Laurence Moroney

AI и ML
EN
Numerical Methods Using Kotlin: For Data Science, Analysis, and Engineering

Numerical Methods Using Kotlin: For Data Science, Analysis, and Engineering

A

Haksun Li, PhD

AI и ML
EN
Natural Language Processing: A Textbook with Python Implementation

Natural Language Processing: A Textbook with Python Implementation

A

Raymond S. T. Lee

AI и ML
EN
Hands-On Machine Learning with C++: Build, train, and deploy end-to-end machine learning and deep learning pipelines

Hands-On Machine Learning with C++: Build, train, and deploy end-to-end machine learning and deep learning pipelines

A

Kirill Kolodiazhnyi

AI и ML
EN
Transformers: The Definitive Guide. Applications Beyond NLP

Transformers: The Definitive Guide. Applications Beyond NLP

A

Nicole Koenigstein

AI и ML
123 →