पुस्तकें / एआई और एमएल

एआई और एमएल

सभी प्रोग्रामिंग भाषाएँ 1299एआई और एमएल 661एल्गोरिदम और सिद्धांत 472सॉफ्टवेयर विकास 391वेब विकास 334डेवऑप्स और आधारभूत संरचना 233साइबर सुरक्षा 218डेटाबेस 144ओएस और सिस्टम 143गेम डेवलपमेंट 122एम्बेडेड सिस्टम 122अन्य 109आईटी प्रबंधन 100
सभी डेटा साइंस 209मशीन लर्निंग 133न्यूरल नेटवर्क 87एलएलएम 85ChatGPT 31टेंसरफ्लो 27कंप्यूटर विज़न 24PyTorch 19एमएलओप्स 17एनएलपी 12पांडा 9AI एजेंट्स 1
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जनरेटिव डीप लर्निंग। न्यूरल नेटवर्क की रचनात्मक क्षमता।

जनरेटिव डीप लर्निंग। न्यूरल नेटवर्क की रचनात्मक क्षमता।

A

Фостер Дэвид

एआई और एमएल
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पायथन पर गहन शिक्षा। केरस और टेंसरफ्लो लाइब्रेरी

पायथन पर गहन शिक्षा। केरस और टेंसरफ्लो लाइब्रेरी

A

Франсуа Шолле

एआई और एमएल
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डेटा टीमें: सफल डेटा-केंद्रित टीमों के लिए एक एकीकृत प्रबंधन मॉडल

डेटा टीमें: सफल डेटा-केंद्रित टीमों के लिए एक एकीकृत प्रबंधन मॉडल

A

Jesse Anderson

एआई और एमएल
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गणित के बिना गहन शिक्षा। खंड 2। अभ्यास

गणित के बिना गहन शिक्षा। खंड 2। अभ्यास

A

Эндрю Гласснер

एआई और एमएल
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जीव विज्ञान और चिकित्सा में गहन शिक्षण

जीव विज्ञान और चिकित्सा में गहन शिक्षण

A

Бхарат Рамсундар, Питер Истман, Патрик Уолтерс, Виджай Панде

एआई और एमएल
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पायथन में विकासवादी तंत्रिका नेटवर्क

पायथन में विकासवादी तंत्रिका नेटवर्क

A

Ярослав Омельяненко

एआई और एमएल
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Python और डेटा विश्लेषण। pandas, NumPy और IPython के साथ प्राथमिक डेटा प्रसंस्करण

Python और डेटा विश्लेषण। pandas, NumPy और IPython के साथ प्राथमिक डेटा प्रसंस्करण

A

Уэс Маккини

एआई और एमएल
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डमीज के लिए डीप लर्निंग

डमीज के लिए डीप लर्निंग

A

Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

एआई और एमएल
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प्रैक्टिकल नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग: रियल-वर्ल्ड एनएलपी सिस्टम बनाने की एक व्यापक गाइड

प्रैक्टिकल नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग: रियल-वर्ल्ड एनएलपी सिस्टम बनाने की एक व्यापक गाइड

A

Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, Harshit Surana

एआई और एमएल
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TensorFlow 2.0 सीखें: Python के साथ मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल लागू करें

TensorFlow 2.0 सीखें: Python के साथ मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल लागू करें

A

Pramod Singh, Avinash Manure

एआई और एमएल
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प्रैक्टिकल मशीन लर्निंग विथ रस्ट: रस्ट में इंटेलिजेंट एप्लिकेशन्स बनाना

प्रैक्टिकल मशीन लर्निंग विथ रस्ट: रस्ट में इंटेलिजेंट एप्लिकेशन्स बनाना

A

Joydeep Bhattacharjee

एआई और एमएल
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डीप लर्निंग का परिचय

डीप लर्निंग का परिचय

A

Евгений Черняк

एआई और एमएल
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न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग: एक शैक्षिक पाठ्यक्रम

न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग: एक शैक्षिक पाठ्यक्रम

A

Чару Аггарвал

एआई और एमएल
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बिग डेटा प्रोसेसिंग के तरीके और तकनीकें

बिग डेटा प्रोसेसिंग के तरीके और तकनीकें

A

М.М. Железнов

एआई और एमएल
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मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियाँ। शैक्षणिक और पद्धतिगत मार्गदर्शिका।

मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियाँ। शैक्षणिक और पद्धतिगत मार्गदर्शिका।

A

П.Е. Гладилин, К.О. Боченина

एआई और एमएल
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पायथन पर गहन शिक्षा। केरस, TensorFlow और scikit-learn लाइब्रेरी

पायथन पर गहन शिक्षा। केरस, TensorFlow और scikit-learn लाइब्रेरी

B

Дж. В. Вандер Плас

एआई और एमएल
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प्रतिस्पर्धी नेटवर्क। परियोजनाएँ। TensorFlow और Keras लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके अगली पीढ़ी के जनरेटिव नेटवर्क बनाएँ।

प्रतिस्पर्धी नेटवर्क। परियोजनाएँ। TensorFlow और Keras लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके अगली पीढ़ी के जनरेटिव नेटवर्क बनाएँ।

A

Кайлаш Ахирвар

एआई और एमएल
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आधुनिक डेटा माइनिंग तकनीकें

आधुनिक डेटा माइनिंग तकनीकें

A

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

एआई और एमएल
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डेटा विश्लेषण के लिए पायथन। डेटा प्रोसेसिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और मशीन लर्निंग

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन। डेटा प्रोसेसिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और मशीन लर्निंग

B

Уэс Маккинни

एआई और एमएल
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प्रैक्टिस में सिफारिशी प्रणालियाँ

प्रैक्टिस में सिफारिशी प्रणालियाँ

A

Ким Фальк

एआई और एमएल
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एप्लाइड डीप लर्निंग। केस-आधारित पद्धति के माध्यम से डीप न्यूरल नेटवर्क को समझने का दृष्टिकोण

एप्लाइड डीप लर्निंग। केस-आधारित पद्धति के माध्यम से डीप न्यूरल नेटवर्क को समझने का दृष्टिकोण

A

Умберто Микелуччи

एआई और एमएल
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PyTorch के साथ प्रोग्रामिंग: डीप लर्निंग एप्लिकेशन बनाना

PyTorch के साथ प्रोग्रामिंग: डीप लर्निंग एप्लिकेशन बनाना

A

Ян Пойнтер (Ian Pointer)

एआई और एमएल
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मूल बातें

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मूल बातें

A

Е. В. Боровская, Н. А. Давыдова

एआई और एमएल
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डीप लर्निंग की मूल बातें। नेक्स्ट-जनरेशन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए एल्गोरिदम बनाना।

डीप लर्निंग की मूल बातें। नेक्स्ट-जनरेशन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए एल्गोरिदम बनाना।

A

Нихиль Будума, Николас Локашо

एआई और एमएल
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सांख्यिकीय शिक्षण की मूल बातें: डेटा खनन, तार्किक निष्कर्ष और पूर्वानुमान

सांख्यिकीय शिक्षण की मूल बातें: डेटा खनन, तार्किक निष्कर्ष और पूर्वानुमान

A

Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман

एआई और एमएल
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रिइन्फोर्समेंट लर्निंग: परिचय। दूसरा संस्करण

रिइन्फोर्समेंट लर्निंग: परिचय। दूसरा संस्करण

A

Ричард С. Саттон, Эндрю Дж. Барто

एआई और एमएल
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TensorFlow के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

TensorFlow के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

A

Тушан Ганегедара

एआई और एमएल
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प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्रियान्वयन में। पायथन के साथ पाठ की समझ, विश्लेषण और निर्माण।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्रियान्वयन में। पायथन के साथ पाठ की समझ, विश्लेषण और निर्माण।

A

Лейн Хобсон, Коул Ховард, Ханнес Макс Хапке

एआई और एमएल
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न्यूरल सूचना प्रसंस्करण प्रणालियाँ

न्यूरल सूचना प्रसंस्करण प्रणालियाँ

A

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

एआई और एमएल
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डेटा साइंस: एक शैक्षिक पाठ्यक्रम

डेटा साइंस: एक शैक्षिक पाठ्यक्रम

A

Стивен С. Скиена

एआई और एमएल
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विज़ुअल सांख्यिकी। R का उपयोग करें!

विज़ुअल सांख्यिकी। R का उपयोग करें!

A

А. Б. Шипунов, Е. М. Балдин, П. А. Волкова, А. И. Коробейников, С. А. Назарова, С. В. Петров, В. Г. Суфиянов

एआई और एमएल
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Python पर वेब-विश्लेषण: प्रैक्टिकल वर्कशॉप

Python पर वेब-विश्लेषण: प्रैक्टिकल वर्कशॉप

A

В.В. Мокеев

एआई और एमएल
RU
अनावश्यक शब्दों के बिना मशीन लर्निंग

अनावश्यक शब्दों के बिना मशीन लर्निंग

A

Андрей Бурков

एआई और एमएल
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PyTorch पर सुदृढीकरण शिक्षण: व्यंजनों का संग्रह

PyTorch पर सुदृढीकरण शिक्षण: व्यंजनों का संग्रह

A

Юси (Хэйден) Лю

एआई और एमएल
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कंप्यूटर विज़न

कंप्यूटर विज़न

A

Л. Шапиро, Дж. Стокман

एआई और एमएल
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इंटेलिजेंट सिस्टम

इंटेलिजेंट सिस्टम

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Л. Н. Ясницкий

एआई और एमएल
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प्रैक्टिस में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। 50 सफल कंपनियों के केस स्टडी

प्रैक्टिस में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। 50 सफल कंपनियों के केस स्टडी

A

Бернард Марр, Мэтт Уорд

एआई और एमएल
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PyTorch से परिचय: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में गहन शिक्षण

PyTorch से परिचय: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में गहन शिक्षण

A

Делип Рао, Брайан Макмахан

एआई और एमएल
RU
मनोरंजक मशीन लर्निंग। मंगा

मनोरंजक मशीन लर्निंग। मंगा

B

Араки Масахиро, Ватари Макана (художник)

एआई और एमएल
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Python: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, बिग डेटा और क्लाउड कंप्यूटिंग

Python: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, बिग डेटा और क्लाउड कंप्यूटिंग

A

Пол Дейтел, Харви Дейтел

एआई और एमएल
RU
डीप लर्निंग और गो गेम

डीप लर्निंग और गो गेम

A

Макс Памперла, Кевин Фергюсон

एआई और एमएल
RU
खोज इंजनों के लिए गहन शिक्षण

खोज इंजनों के लिए गहन शिक्षण

A

Томмазо Теофили

एआई और एमएल
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चित्रों में गहन शिक्षा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दृश्य मार्गदर्शिका

चित्रों में गहन शिक्षा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दृश्य मार्गदर्शिका

A

Джон Крон, Грант Бейлевельд, Аглаэ Бассенс

एआई और एमएल
RU
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का परिचय

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का परिचय

A

А.В. Остроух

एआई और एमएल
EN
फाइनेंस के लिए मशीन लर्निंग और डेटा साइंस ब्लूप्रिंट्स: पायथन का उपयोग करके ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी से लेकर रोबो-एडवाइजर्स तक

फाइनेंस के लिए मशीन लर्निंग और डेटा साइंस ब्लूप्रिंट्स: पायथन का उपयोग करके ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी से लेकर रोबो-एडवाइजर्स तक

A

Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh

एआई और एमएल
EN
पायथन का उपयोग करके डेटा साइंस और मशीन लर्निंग इंटरव्यू प्रश्न: अपने इंटरव्यू को क्रैक करने के लिए एक संपूर्ण प्रश्न बैंक

पायथन का उपयोग करके डेटा साइंस और मशीन लर्निंग इंटरव्यू प्रश्न: अपने इंटरव्यू को क्रैक करने के लिए एक संपूर्ण प्रश्न बैंक

A

Vishwanathan Narayanan

एआई और एमएल
EN
(लगभग) किसी भी मशीन लर्निंग समस्या से निपटना

(लगभग) किसी भी मशीन लर्निंग समस्या से निपटना

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Abhishek Thakur

एआई और एमएल
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पायथन पर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम। कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम का विवरण और विकास

पायथन पर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम। कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम का विवरण और विकास

A

Андреа Лонца

एआई और एमएल
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पायथन के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। दूसरा संस्करण: पायथन 3.x और TensorFlow 2 का उपयोग करके बुद्धिमान ऐप्स बनाने की आपकी पूरी गाइड

पायथन के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। दूसरा संस्करण: पायथन 3.x और TensorFlow 2 का उपयोग करके बुद्धिमान ऐप्स बनाने की आपकी पूरी गाइड

A

Alberto Artasanchez, Prateek Joshi

एआई और एमएल
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पायथन के साथ उन्नत डेटा विज्ञान और एनालिटिक्स

पायथन के साथ उन्नत डेटा विज्ञान और एनालिटिक्स

A

Jesús Rogel-Salazar

एआई और एमएल
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PDF गुणवत्ता स्कोर:

A उत्कृष्ट — प्रतिलिपि योग्य पाठ, विषय-सूची, मेटाडेटा B अच्छा — पाठ उपलब्ध, कुछ डेटा गायब C औसत — पाठ आंशिक रूप से निकालने योग्य D खराब — संभवतः एक स्कैन F OCR के बिना स्कैन — पाठ निकाला नहीं जा सकता