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Libros — machine learning

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Redes generativas antagónicas. Proyectos. Construye redes generativas de próxima generación utilizando las bibliotecas TensorFlow y Keras

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Кайлаш Ахирвар

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Creación de aplicaciones de aprendizaje automático: de la idea al producto

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Эммануэль Амейзен

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Creando una red neuronal

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Тарик Рашид

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Tecnologías modernas de análisis de datos

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А. В. Макшанов, А. Е. Журавлев, Л. Н. Тындыкарь

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Sistemas de reconocimiento de patrones

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А.В. Бобков

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Sistemas de inteligencia artificial

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А. В. Остроух, Н. Е. Суркова

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Sistemas de Inteligencia Artificial. Modelado de Redes Neuronales en MATLAB. Práctica de Laboratorio.

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П. С. Романов, И. П. Романова

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Silen D, Meysman A Fundamentals of Data Science and Big Data Python and Science.PDF

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Python para análisis de datos. Procesamiento de datos, visualización y aprendizaje automático

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Уэс Маккинни

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Ajuste de sistemas: experimentación para ingenieros desde pruebas A/B hasta optimización bayesiana

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Дэвид Свит

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Guía para prepararse para entrevistas de Data Science

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Ренат Алимбеков

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Ким Фальк

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Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático

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Кристофер М. Бишоп

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Desarrollo de sistemas inteligentes. Introducción a la tecnología de aprendizaje automático.

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Джефф Хултен

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Algoritmos y estructuras de datos avanzados

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Марчелло Ла Рокка

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Aprendizaje automático. Desde los fundamentos hasta modelos avanzados

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Саймон Принс

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Álgebra lineal aplicada para científicos de datos. Desde conceptos clave hasta aplicaciones con Python.

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Майк Икс Коэн

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Preparación previa de datos en Python. Volumen 2: Plan, ejemplos y métricas de calidad

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А. В. Груздев

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Preparación previa de datos en Python. Volumen 1. Herramientas y validación.

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Procesamiento de flujo de datos Pipeline

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Procesamiento de flujo de datos

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Fundamentos de Inteligencia Artificial con ejemplos en Python. Autodidacta. 2ª edición.

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Анатолий Постолит

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Programando con PyTorch: Creación de aplicaciones de aprendizaje profundo

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Ян Пойнтер (Ian Pointer)

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Fundamentos de Inteligencia Artificial con ejemplos en Python. Autodidacta

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Анатолий Постолит

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Fundamentos de la Inteligencia Artificial

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Fundamentos del aprendizaje profundo. Creación de algoritmos para la inteligencia artificial de próxima generación

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Нихиль Будума, Николас Локашо

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Fundamentos de Python para Data Science

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Кеннеди Берман

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Fundamentos del aprendizaje estadístico: minería de datos, inferencia y predicción

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Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман

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Fundamentos de la IA

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Fundamentos de Big Data.PDF

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Modelos Explicables de Inteligencia Artificial en Python. Modelo de Inteligencia Artificial. Explicaciones utilizando bibliotecas, extensiones y frameworks basados en el lenguaje Python.

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Прадипта Мишра

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Aprendizaje por Refuerzo 2014 Sutton Barto

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Matemáticas para Data Science. Gestionando datos con álgebra lineal, teoría de probabilidades y estadística.

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Томас Нилд

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Aprendizaje automático: fundamentos

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Сергей Николенко

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Хала Нельсон

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Métodos de redes neuronales en el procesamiento del lenguaje natural

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Йоав Гольдберг

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Sistemas neuronales de procesamiento de información

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Redes neuronales. Evolución

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Каниа Алексеевич Кан

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Ciencia de datos: curso de formación

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Джейд Картер

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Роман Душкин

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В.В. Мокеев

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Роберт (Манро) Монарх

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Андрей Бурков

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Валлиаппа Лакшманан, Сара Робинсон, Майкл Мунн

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