Livres — machine learning

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Créer un réseau neuronal

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A

Тарик Рашид

IA et ML
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Technologies modernes d'analyse de données intelligentes

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A

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

IA et ML
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Systèmes de reconnaissance de formes

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A

А.В. Бобков

Algorithmes et théorie
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Systèmes d'intelligence artificielle

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A

А. В. Остроух, Н. Е. Суркова

IA et ML
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Systèmes d'intelligence artificielle. Modélisation de réseaux neuronaux dans le système MATLAB. Travaux pratiques de laboratoire.

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A

П. С. Романов, И. П. Романова

IA et ML
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Silen D, Meysman A. Foundations of Data Science and Big Data: Python and Science.PDF

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F

Д. Силен, А. Мейсман

IA et ML
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Python pour l'analyse de données. Traitement des données, visualisation et apprentissage automatique.

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B

Уэс Маккинни

IA et ML
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Optimisation des systèmes : expérimentation pour ingénieurs, du test A/B à l'optimisation bayésienne

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B

Дэвид Свит

Algorithmes et théorie
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Guide de préparation aux entretiens en Data Science

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A

Ренат Алимбеков

Gestion informatique
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Systèmes de recommandation en pratique

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A

Ким Фальк

IA et ML
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Reconnaissance de formes et apprentissage automatique

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A

Кристофер М. Бишоп

Algorithmes et théorie
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Développement de systèmes intelligents. Introduction à la technologie d'apprentissage automatique

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A

Джефф Хултен

IA et ML
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Algorithmes et structures de données avancés

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A

Марчелло Ла Рокка

Algorithmes et théorie
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Apprentissage automatique. Des bases aux modèles avancés

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A

Саймон Принс

IA et ML
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Algèbre linéaire appliquée pour les chercheurs en données. Des concepts clés aux applications avec Python

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A

Майк Икс Коэн

Algorithmes et théorie
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Prétraitement des données en Python. Volume 2 : Plan, exemples et métriques de qualité

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A

А. В. Груздев

IA et ML
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Prétraitement des données en Python. Volume 1. Outils et validation

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A

А. В. Груздев

IA et ML
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Pipeline de traitement de flux de données

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F

Andrew Psaltis

IA et ML
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Traitement de flux de données

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F
IA et ML
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Fondements de l'intelligence artificielle avec des exemples en Python. Guide d'auto-apprentissage. 2e édition.

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A

Анатолий Постолит

IA et ML
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Programmer avec PyTorch : Créer des applications d'apprentissage profond

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A

Ян Пойнтер (Ian Pointer)

IA et ML
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Fondamentaux de l'intelligence artificielle avec des exemples en Python. Guide d'auto-apprentissage

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A

Анатолий Постолит

IA et ML
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Fondements de l'intelligence artificielle

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A

Е. В. Боровская, Н. А. Давыдова

IA et ML
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Fondements de l'apprentissage profond. Création d'algorithmes pour l'intelligence artificielle de nouvelle génération.

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A

Нихиль Будума, Николас Локашо

IA et ML
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Fondamentaux de Python pour la Data Science

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A

Кеннеди Берман

IA et ML
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Fondements de l'apprentissage statistique : exploration de données, inférence et prédiction

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A

Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман

IA et ML
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Fondamentaux de l'IA

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F
IA et ML
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Fondamentaux du Big Data.PDF

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F
IA et ML
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Modèles d'intelligence artificielle explicables en Python. Modèle d'intelligence artificielle. Explications utilisant des bibliothèques, extensions et frameworks basés sur le langage Python.

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A

Прадипта Мишра

IA et ML
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Apprentissage par renforcement 2014 Sutton Barto

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F

Ричард Саттон, Эндрю Барто

IA et ML
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Apprentissage par renforcement : Introduction. Deuxième édition

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A

Ричард С. Саттон, Эндрю Дж. Барто

IA et ML
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Traitement des données massives avec Apache Spark

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A

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

IA et ML
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Mathématiques pour la Data Science. Gérer les données avec l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités et les statistiques.

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A

Томас Нилд

Algorithmes et théorie
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Apprentissage automatique : les bases

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Сергей Николенко

IA et ML
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Modèles et réseaux flous

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A

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

IA et ML
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Mathématiques fondamentales pour l'intelligence artificielle : Mathématiques de niveau supérieur pour des systèmes IA efficaces et performants

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Хала Нельсон

Algorithmes et théorie
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Méthodes de réseaux neuronaux en traitement du langage naturel

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A

Йоав Гольдберг

IA et ML
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Systèmes neuronaux de traitement de l'information

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A

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

IA et ML
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Réseaux neuronaux. Évolution

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B

Каниа Алексеевич Кан

IA et ML
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Science des données : cours d'apprentissage

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Стивен С. Скиена

IA et ML
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Fiabilité des réseaux neuronaux : renforcer la résistance de l'IA à la tromperie

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A

Кэти Уорр

IA et ML
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Réseaux neuronaux. Traitement du langage naturel

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A

Джейд Картер

IA et ML
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Intelligence artificielle

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Роман Душкин

IA et ML
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Web Analytics avec Python : atelier pratique

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A

В.В. Мокеев

IA et ML
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Apprentissage automatique avec intervention humaine

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Роберт (Манро) Монарх

IA et ML
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Apprentissage automatique : bases, algorithmes et applications pratiques

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Джереми Уатт, Реза Борхани, Аггелос К. Катсаггелос

IA et ML
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Machine Learning sans fioritures

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Андрей Бурков

IA et ML
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Machine Learning. Design Patterns

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Валлиаппа Лакшманан, Сара Робинсон, Майкл Мунн

IA et ML
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Vision par ordinateur. Fondements et algorithmes avec des exemples en Matlab

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Питер Корк

IA et ML
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Apprentissage automatique et TensorFlow

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Нишант Шакла, Кеннет Фриклс

IA et ML
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