ПрикладноемашинноеобучениеспомощьюScikit-Learn,KerasиTensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем , 2-е издание
Описание
Благодаря серии выдающихся достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже...
Благодаря ряду недавних прорывов глубокое обучение расширило всю область машинного обучения. Теперь даже программисты, которые почти ничего не знают об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, способных обучаться на основе данных. Эта...
Исчерпывающее руководство по машинному (МО) и глубокому обучению сиспользованием языка программирования Python, фреймворка PyTorch и библиотеки scikit-learn. Рассмотрены основы МО, алгоритмы для задач классификации, классификаторы на основе scikit-learn, предварительная обработка исжатие...
Книга научит вассоздавать современные модели глубокого обучения спомощьюсамых мощных и популярных фреймворков TensorFlow, Kerasи PyTorch. Независимо от того, являетесь ли вы опытным специалистом
в области машинного обучения или только начинаете свою карьеру, она снабдит васинструментамии...
Тема: Библиотека программиста
Год: 2019
Страниц: 336
Обложка: Мягкая обложка
ISBN:978-5-4461-0826-8
Тип: Скан-PDF + PDF издателя + EPUB
Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной...
О книге:
По мнению многих отраслевых экспертов, обучение без учителя — передовой рубеж технологий искусственного интеллекта (ИИ) и, возможно, ключ к созданию сильного ИИ. Поскольку подавляющая часть накопленных в мире данных не размечена, к ним нельзя применять традиционное обучениес учителем...
[Stepik] Введение в нейронные сети (Keras/Tensorflow) (Юлия Пономарева)
Чему вы научитесь
- Обучать сверточные нейросети для задач классификации, сегментациии детекции.
- Применять метод обратного распространения ошибки.
- Создавать свои нейронные сети на Keras/Tensorflow.
- Обучать...
Практический курс по глубокому обучению для начинающих. Освойте создание нейронных сетей, работу сизображениямии текстами, трансферное обучение. Получите навыки для карьеры в машинном обучениииискусственном интеллекте!
Чему вы научитесь
Основы TensorFlowиKeras: архитектура, слои, модели...
Описание
Книга рассказывает о примененииискусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе иинженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке...
«Понятные иллюстрациии наглядные примеры будут полезны всем, от новичков до опытных практиков глубокого обучения». Эдвард Ли, Йельский университет
Умение работать с моделями глубокого обучения стало важным навыком современных ученых, исследователей и программистов. API языка R для Kerasи...
Книга о принципах глубокого обучения, описывающая построение и развитие нейронных сетей с нуля. На материале обширных практических наработок в сфере распознавания образов и обработки естественного языка продемонстрированы возможности популярной библиотеки Pytorch, а также KerasиTensorflow...
Описание книги
Глубокое обучениес подкреплением (Reinforcement Learning) – самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта.
Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением.
Вы начнете с...
Описание книги
Книга представляет собой обзор богатой экосистемы библиотек, доступных в языке программирования Python, начиная от основных инструментов для работы с даннымии машинного обучения, и заканчивая инструментами для создания веб-приложений, обработкиизображений и разработкиигр...
Большие данные, цифровизация имашинноеобучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше спомощьюинформации
Эта книга будет полезна любому руководителю вне зависимости от уровня знаний программирования.
В ней на доступном языке рассказывается о больших данных...
Машинноеобучениес BigData Team. Классическое машинноеобучение
Вы научитесь строить модели машинного обучения, решать задачи регрессиии классификации, создавать ансамбли решающих деревьев, а аббревиатуры RF, GBDT, XGBoost и LightGBM станут роднымии понятными.
Вас привлекает мир искусственных нейронных сетей? Это руководство содержит введение в нейронные сети, их построение и применение.
Благодаря четким и лаконичным объяснениям вы узнаете об основах нейронных сетей иих роли в машинном обучении.
Вы изучите различные типы нейронных сетей, включая...
«Машинноеобучениеспомощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонамиистратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько...
Tensorflow 2: Deep Learning & Artificial Intelligence
Машинноеобучениеи нейронные сети для компьютерного зрения, анализа временных рядов, обработки естественного языка, генеративно-состязательных сетей, обучения с подкреплением и многого другого!
Чему Вы научитесь:
Искусственные нейронные...
Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов моделиспомощьюTensorFlow
Компании тратят миллиарды долларов на проекты машинного обучения (МО), но этисредства могут быть потрачены впустую, если при этом не используется эффективное развертывание моделей МО. Перед...
Приглашаем стать участником самой масштабной специализированной конференции по корпоративному обучению и развитию персонала – GAME & LEARN.
Миссия конференции — аккумулировать опыт hr-директоров, менеджеров по обучению и развитию, бизнес-тренеров, лидеров корпоративного обучения...