Livres — machine learning

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

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

A

Питер Корк

IA et ML
RU
Apprentissage automatique et TensorFlow

Apprentissage automatique et TensorFlow

A

Нишант Шакла, Кеннет Фриклс

IA et ML
RU
Fondements mathématiques de l'apprentissage automatique et de la prédiction

Fondements mathématiques de l'apprentissage automatique et de la prédiction

A

В. В. Вьюгин

IA et ML
RU
Algorithmes mathématiques pour programmeurs. Graphisme 3D, apprentissage automatique et simulation avec Python

Algorithmes mathématiques pour programmeurs. Graphisme 3D, apprentissage automatique et simulation avec Python

A

Пол Орланд

IA et ML
RU
Apprentissage par renforcement avec PyTorch : recueil de recettes

Apprentissage par renforcement avec PyTorch : recueil de recettes

A

Юси (Хэйден) Лю

IA et ML
RU
Apprentissage automatique : algorithmes pour les entreprises

Apprentissage automatique : algorithmes pour les entreprises

A

Маркос Лопез де Прадо

IA et ML
RU
LeCun Yann Comment apprend la machine La révolution des réseaux neuronaux

LeCun Yann Comment apprend la machine La révolution des réseaux neuronaux

A
IA et ML
RU
Apprentissage d'OpenCV 3. Développement de programmes de vision par ordinateur en C++ avec la bibliothèque OpenCV

Apprentissage d'OpenCV 3. Développement de programmes de vision par ordinateur en C++ avec la bibliothèque OpenCV

A

Адриан Кэлер, Гэри Брэдски

IA et ML
RU
Réseaux neuronaux avec Python. Fondements de l'IA et de l'apprentissage automatique

Réseaux neuronaux avec Python. Fondements de l'IA et de l'apprentissage automatique

A

Куликова И. В.

IA et ML
RU
Cook D. Apprentissage automatique avec

Cook D. Apprentissage automatique avec

F
IA et ML
RU
Apprentissage automatique à grande échelle

Apprentissage automatique à grande échelle

F
IA et ML
RU
Kondrachov Iou N Analyse des données et apprentissage automatique sur la plateforme MS

Kondrachov Iou N Analyse des données et apprentissage automatique sur la plateforme MS

F
IA et ML
RU
Vision par ordinateur

Vision par ordinateur

A

Л. Шапиро, Дж. Стокман

IA et ML
RU
Vision par ordinateur. Analyse

Vision par ordinateur. Analyse

A
IA et ML
RU
Machine Learning dans Elastic Stack

Machine Learning dans Elastic Stack

A

Рич Кольер, Камилла Монтонен, Бахаалдин Азарми

IA et ML
RU
L'intelligence artificielle vue par un hacker

L'intelligence artificielle vue par un hacker

A

Константин Коновалов, Олег Афонин

Algorithmes et théorie
RU
Problèmes classiques d'informatique en Python

Problèmes classiques d'informatique en Python

A

Дэвид Копец

Algorithmes et théorie
RU
Implémentation d'algorithmes utiles en C++

Implémentation d'algorithmes utiles en C++

A

Дмитро Кедик

Algorithmes et théorie
RU
Réseaux neuronaux. Projets prêts à l'emploi

Réseaux neuronaux. Projets prêts à l'emploi

A

Джеид Картер

IA et ML
RU
Synthèse de données et jumeaux numériques

Synthèse de données et jumeaux numériques

B

Джейд Картер

IA et ML
RU
Réseaux de neurones convolutifs

Réseaux de neurones convolutifs

B

Джейд Картер

IA et ML
RU
Intelligence artificielle. Apprentissage automatique

Intelligence artificielle. Apprentissage automatique

A

Джейд Картер

IA et ML
RU
Elena Kapatsa - Machine Learning en langage accessible 2023

Elena Kapatsa - Machine Learning en langage accessible 2023

A
IA et ML
RU
Kan K Neural Networks Evolution 2019

Kan K Neural Networks Evolution 2019

B
IA et ML
RU
Ingénierie du Machine Learning 2022 Andrey Burkov

Ingénierie du Machine Learning 2022 Andrey Burkov

A
IA et ML
RU
Apprentissage profond avec fastai et PyTorch : un minimum de formules, un minimum de code, un maximum d'efficacité

Apprentissage profond avec fastai et PyTorch : un minimum de formules, un minimum de code, un maximum d'efficacité

A

Джереми Ховард и Сильвейн Гуггер

IA et ML
RU
Intelligence artificielle avec des exemples en Python

Intelligence artificielle avec des exemples en Python

A
Langages de programmation
RU
L'intelligence artificielle en pratique. 50 cas d'entreprises à succès

L'intelligence artificielle en pratique. 50 cas d'entreprises à succès

A

Бернард Марр, Мэтт Уорд

IA et ML
RU
Intelligence artificielle. Cours optionnel : manuel d'enseignement

Intelligence artificielle. Cours optionnel : manuel d'enseignement

F

Л. Н. Ясницкий

IA et ML
RU
L'intelligence artificielle en bandes dessinées

L'intelligence artificielle en bandes dessinées

A

Генри Брайтон, Говард Селина (илл.)

IA et ML
RU
Analyse de données avec Python

Analyse de données avec Python

B

Демидова Л. А.

IA et ML
RU
Innovations de SQL Server 2019. Utilisation des technologies de Big Data et d'apprentissage automatique

Innovations de SQL Server 2019. Utilisation des technologies de Big Data et d'apprentissage automatique

A

Боб Уорд

Bases de données
RU
Apprendre Ray. Calcul distribué flexible en Python pour le machine learning

Apprendre Ray. Calcul distribué flexible en Python pour le machine learning

A

Макс Пумперла, Эдвард Оукс, Ричард Ляо

Langages de programmation
RU
Le Machine Learning Amusant. Manga

Le Machine Learning Amusant. Manga

B

Араки Масахиро, Ватари Макана (художник)

IA et ML
RU
Intelligence artificielle autonome

Intelligence artificielle autonome

A

А. А. Жданов

IA et ML
RU
Systèmes neuro-évolutifs multicritères dans les tâches d'apprentissage automatique et d'interaction homme-machine

Systèmes neuro-évolutifs multicritères dans les tâches d'apprentissage automatique et d'interaction homme-machine

A

Е. А. Сопов, И. А. Иванов

IA et ML
RU
Introduction pratique aux principales bibliothèques et frameworks Python (avec exemples de code)

Introduction pratique aux principales bibliothèques et frameworks Python (avec exemples de code)

B

Мурат Дурмус

IA et ML
RU
L'intelligence artificielle pour les nuls

L'intelligence artificielle pour les nuls

A

Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

IA et ML
RU
Python : Intelligence artificielle, mégadonnées et informatique en nuage

Python : Intelligence artificielle, mégadonnées et informatique en nuage

A

Пол Дейтел, Харви Дейтел

IA et ML
RU
Apprentissage avec peu de données : Apprentissage Few-shot et Zero-shot

Apprentissage avec peu de données : Apprentissage Few-shot et Zero-shot

A

Джеймс Девис

IA et ML
RU
Mathématiques dans l'apprentissage automatique

Mathématiques dans l'apprentissage automatique

A

Марк Питер Дайзенрот, А. Альдо Фейзал, Чен Сунь Он

Algorithmes et théorie
RU
Recherche basée sur l'intelligence artificielle

Recherche basée sur l'intelligence artificielle

A

Трей Грейнджер, Дуг Тернбулл, Макс Ирвин

IA et ML
RU
Algorithmes de graphes. Mise en œuvre pratique sur les plateformes Apache Spark et Neo4j

Algorithmes de graphes. Mise en œuvre pratique sur les plateformes Apache Spark et Neo4j

A

Марк Нидхем, Эми Ходлер

Algorithmes et théorie
RU
Python pour l'analyse de données. Traitement des données, visualisation et modélisation avec Python

Python pour l'analyse de données. Traitement des données, visualisation et modélisation avec Python

B

Уэс Маккинни

IA et ML
RU
Les données dans la lutte contre l'attrition client. Analyse, jeu de données, métriques et segmentation.

Les données dans la lutte contre l'attrition client. Analyse, jeu de données, métriques et segmentation.

A

Карл Голд

IA et ML
RU
Apprentissage par renforcement profond : théorie et pratique en Python

Apprentissage par renforcement profond : théorie et pratique en Python

A

Лаура Грессер, Ван Лун Кенг

IA et ML
RU
Apprentissage profond avec R et Keras 2022 par Chollet

Apprentissage profond avec R et Keras 2022 par Chollet

A
IA et ML
RU
Apprentissage profond. Le cours le plus court et le plus clair

Apprentissage profond. Le cours le plus court et le plus clair

A

Джон Д. Келлехер

IA et ML
RU
Apprentissage profond

Apprentissage profond

A

Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е.

IA et ML
RU
Apprentissage profond génératif 2

Apprentissage profond génératif 2

A
IA et ML
← 34567 →