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Libros — machine learning

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Creando una red neuronal

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Тарик Рашид

IA y ML
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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

Algoritmos y teoría
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Sistemas de inteligencia artificial

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А. В. Остроух, Н. Е. Суркова

IA y ML
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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

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

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Д. Силен, А. Мейсман

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

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Уэс Маккинни

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

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Дэвид Свит

Algoritmos y teoría
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Guía para prepararse para entrevistas de Data Science

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Ренат Алимбеков

Gestión de TI
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Sistemas de recomendación en la práctica

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Ким Фальк

IA y ML
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Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático

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Кристофер М. Бишоп

Algoritmos y teoría
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Desarrollo de sistemas inteligentes. Introducción a la tecnología de aprendizaje automático.

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Джефф Хултен

IA y ML
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Algoritmos y estructuras de datos avanzados

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Марчелло Ла Рокка

Algoritmos y teoría
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Aprendizaje automático. Desde los fundamentos hasta modelos avanzados

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Саймон Принс

IA y ML
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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

Algoritmos y teoría
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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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А. В. Груздев

IA y ML
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Procesamiento de flujo de datos Pipeline

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Andrew Psaltis

IA y ML
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Procesamiento de flujo de datos

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

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Анатолий Постолит

IA y ML
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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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Е. В. Боровская, Н. А. Давыдова

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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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IA y ML
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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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Ричард Саттон, Эндрю Барто

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Aprendizaje por Refuerzo: Introducción. Segunda Edición

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Ричард С. Саттон, Эндрю Дж. Барто

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Procesamiento de grandes datos con Apache Spark

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Н. А. Бутаков, М. В. Петров, Д. Насонов

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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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Modelos y redes difusas

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В. В. Борисов, В. В. Круглов, А. С. Федулов

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Matemáticas Básicas para Inteligencia Artificial: Matemáticas de Nuevo Nivel para Sistemas de IA Eficaces y Exitosos

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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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С. В. Макартичян, Н. С. Кузнецова, С. С. Дементьев

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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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Стивен С. Скиена

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Fiabilidad de las redes neuronales: fortaleciendo la resistencia del IA al engaño

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Кэти Уорр

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Redes neuronales. Procesamiento del lenguaje natural

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Джейд Картер

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Inteligencia Artificial

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Роман Душкин

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Web Analytics con Python: taller práctico

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В.В. Мокеев

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Aprendizaje automático con intervención humana

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Роберт (Манро) Монарх

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Aprendizaje automático: fundamentos, algoritmos y aplicación práctica

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Джереми Уатт, Реза Борхани, Аггелос К. Катсаггелос

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Aprendizaje automático sin palabras innecesarias

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Андрей Бурков

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Aprendizaje automático. Patrones de diseño

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Валлиаппа Лакшманан, Сара Робинсон, Майкл Мунн

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Visión por Computadora. Fundamentos y Algoritmos con Ejemplos en Matlab

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Питер Корк

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Aprendizaje automático y TensorFlow

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Нишант Шакла, Кеннет Фриклс

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