Результаты поиска по запросу: Python и машинное обучение (Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили)

Показаны основы работы на Python, а также два его основных ответвления – вебразработка на Django и область прикладного искусственного интеллекта, являющаяся частью Data Science. Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа...

Аннотация Третье издание популярной монографии Питера Корка стало результатом настолько глубокой переработки и дополнения предыдущих версий, что его можно рассматривать как самостоятельную новую книгу. Объем нового издания вырос почти вдвое; вместо MATLAB рассматривается компьютерное зрение и...

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...

«И пели птицы…» – наиболее известный роман Себастьяна Фолкса, ставший классикой современной английской литературы. С момента выхода в 1993 году он не покидает списков самых любимых британцами литературных произведений всех времен. Он включен в курсы литературы и английского языка большинства...

Эта книга будет интересна всем, кто хочет научиться применять Python 3 при разработке в области искусственного интеллекта и машинного обучения. С этой книгой Вы познакомитесь с основными терминами и понятиями ИИ, такими как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Научитесь...

«Машинное обучение с помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, 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...

Чему вы научитесь Получите четкое представление о машинах опорных векторов (SVM) Понимание бизнес-сценариев, в которых применимы машины опорных векторов (SVM). Настройте гиперпараметры модели машинного обучения и оцените ее производительность. Используйте машины опорных векторов (SVM), чтобы...

Описание книги Глубокое обучение с 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...

О книге Книга «Искусственный интеллект и машинное обучение в трейдинге» — первое русскоязычное руководство, системно охватывающее применение ИИ на финансовых рынках: от эволюции алгоритмического трейдинга и обработки альтернативных данных до автономных инвестиционных систем и агентного ИИ. В...

О книге: Понимание работы алгоритмов и умение применять их для решения прикладных задач – must-have для любого программиста или разработчика. Эта книга поможет вам не только развить навыки использования алгоритмов, но и разобраться в принципах их функционирования, в их логике и математике. Вы...

Машинное обучение: Метрики качества классификации и регрессии Одним из основных требований к датасаентисту является – хорошее знание метрик качества оценки моделей машинного обучения. Обучить модель и сделать предсказания – это важный момент, но не менее важным является способность правильно...

Хотите освоить машинное обучение с практическими примерами и кодом? Вы разберётесь, как визуализировать данные, выявлять сезонность и аномалии, чтобы принимать управленческие решения на основе точного анализа!

Машинное обучение: Кросс-валидация и оптимизация гиперпараметров Этот курс охватывает ключевые методы и инструменты кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров моделей машинного обучения, используя инструменты библиотеки Scikit-learn. В рамках курса рассматриваются различные стратегии...

Машинное обучение способно на удивительные вещи, но не на те, которые обещает маркетинг. Книга объясняет фундаментальную природу ML: как алгоритмы выявляют закономерности, почему воспроизводят предвзятости, когда работают блестяще и когда опасно. Концепция «переноса сложности» покажет, куда на...

Машинное обучение с BigData Team. Классическое машинное обучение Вы научитесь строить модели машинного обучения, решать задачи регрессии и классификации, создавать ансамбли решающих деревьев, а аббревиатуры RF, GBDT, XGBoost и LightGBM станут родными и понятными.

О школе Mathshub — международная школа анализа данных и разработки. Команда Mathshub за 3 года обучила уже более 4 тысяч студентов. Наши образовательные программы подходят как новичкам, так и опытным специалистам. Цель наших программ – добиться того, чтобы каждый выпускник получил работу после...

На лекциях курса мы обсудим важнейшие определения и понятия из области ИИ и машинного обучения. Поговорим об истории думающих машин, об играх, ставших на долгое время полигоном для испытания моделей ИИ, о том, как люди, изучая работу мозга, пытались создать эффективные методы решения...

Ключевые работы в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2025 году. Прогресс за минувший год с позиции цифр и фактов, разбор распространённых заблуждений и громких заявлений. Сергей Марков, автор одной из сильнейших российских шахматных программ, специалист по методам...

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...

GEEK UNIVERSITY Факультет Искусственного интеллекта Онлайн-университет от @mail.ru group Мы — первый онлайн-университет, который обучает Data Science с нуля Для учебы достаточно школьных знаний. У вас будут все необходимые ресурсы и инструменты + целая программа по высшей математике. Не...