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
EN
पायथन का उपयोग करके ओपन एआई, टेंसरफ्लो और केरस के साथ सुदृढीकरण सीखना

पायथन का उपयोग करके ओपन एआई, टेंसरफ्लो और केरस के साथ सुदृढीकरण सीखना

B

Abhishek Nandy, Manisha Biswas

एआई और एमएल
RU
Google Analytics के लिए गाइड: वेब एनालिटिक्स का व्यावहारिक मार्गदर्शन

Google Analytics के लिए गाइड: वेब एनालिटिक्स का व्यावहारिक मार्गदर्शन

A

Яков Осипенков

एआई और एमएल
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डेटा साइंस कार्यों में आर भाषा: डेटा आयात, तैयारी, प्रसंस्करण, विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग

डेटा साइंस कार्यों में आर भाषा: डेटा आयात, तैयारी, प्रसंस्करण, विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग

A

Хэдли Уикхем, Гарретт Гролемунд

एआई और एमएल
RU
एलिगेंट SciPy. पायथन में वैज्ञानिक प्रोग्रामिंग की कला

एलिगेंट SciPy. पायथन में वैज्ञानिक प्रोग्रामिंग की कला

A

Хуан Нуньес-Иглесиас, Штефан ван дер Уолт, Харриет Дэшноу

एआई और एमएल
RU
Python के साथ बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग

Python के साथ बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग

A

Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти

एआई और एमएल
RU
आईबीएम एसपीएसएस स्टैटिस्टिक्स, आर और पायथन में पूर्वानुमानात्मक मॉडलिंग: निर्णय वृक्ष और रैंडम फॉरेस्ट विधि

आईबीएम एसपीएसएस स्टैटिस्टिक्स, आर और पायथन में पूर्वानुमानात्मक मॉडलिंग: निर्णय वृक्ष और रैंडम फॉरेस्ट विधि

A

Артем Груздев

एआई और एमएल
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न्यूरल नेटवर्क। विकास

न्यूरल नेटवर्क। विकास

B

Каниа Алексеевич Кан

एआई और एमएल
RU
प्रभावी स्पार्क। स्केलिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन

प्रभावी स्पार्क। स्केलिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन

A

Холден Карау, Рейчел Уоррен

एआई और एमएल
RU
कॉमिक्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

कॉमिक्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

A

Генри Брайтон, Говард Селина (илл.)

एआई और एमएल
RU
डेटा विश्लेषण के लिए पायथन। पायथन के साथ डेटा प्रोसेसिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन। पायथन के साथ डेटा प्रोसेसिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग

B

Уэс Маккинни

एआई और एमएल
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डीप लर्निंग

डीप लर्निंग

A

Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е.

एआई और एमएल
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस परिपक्वता के युग में प्रवेश कर रहा है। धीरे-धीरे।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस परिपक्वता के युग में प्रवेश कर रहा है। धीरे-धीरे।

B

Томас Дэвенпорт

एआई और एमएल
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Google Analytics का परिचय

Google Analytics का परिचय

A

А. Петроченков

एआई और एमएल
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प्रैक्टिकल पायथन एआई प्रोजेक्ट्स: गूगल ओआर-टूल्स के साथ ऑप्टिमाइजेशन समस्याओं के गणितीय मॉडल

प्रैक्टिकल पायथन एआई प्रोजेक्ट्स: गूगल ओआर-टूल्स के साथ ऑप्टिमाइजेशन समस्याओं के गणितीय मॉडल

A

Serge Kruk

एआई और एमएल
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पायथन के साथ डीप लर्निंग

पायथन के साथ डीप लर्निंग

A

Франсуа Шолле

एआई और एमएल
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प्रो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम: पायथन और आर में एल्गोरिदम लागू करने का प्रायोगिक तरीका

प्रो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम: पायथन और आर में एल्गोरिदम लागू करने का प्रायोगिक तरीका

A

V Kishore Ayyadevara

एआई और एमएल
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प्रैक्टिकल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: C# का उपयोग करके मशीन लर्निंग, बॉट्स और एजेंट समाधान

प्रैक्टिकल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: C# का उपयोग करके मशीन लर्निंग, बॉट्स और एजेंट समाधान

A

Arnaldo Pérez Castaño

एआई और एमएल
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OpenCV और Java। छवि प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न

OpenCV और Java। छवि प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न

A

Николай Прохоренок

एआई और एमएल
RU
आर पर गहन शिक्षण

आर पर गहन शिक्षण

A

Франсуа Шолле

एआई और एमएल
EN
उदाहरण के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता: वास्तविक कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपयोग मामलों का उपयोग करके मशीन इंटेलिजेंस को शुरू से विकसित करें

उदाहरण के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता: वास्तविक कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपयोग मामलों का उपयोग करके मशीन इंटेलिजेंस को शुरू से विकसित करें

A

Denis Rothman

एआई और एमएल
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Python के लिए जटिल समस्याएँ: डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग

Python के लिए जटिल समस्याएँ: डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग

A

Плас Дж. Вандер

एआई और एमएल
RU
पायथन पर गहन शिक्षा

पायथन पर गहन शिक्षा

A

Шолле Франсуа

एआई और एमएल
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केरस के साथ डीप लर्निंग: थीनो और टेंसरफ्लो पर केरस के साथ न्यूरल नेटवर्क लागू करें

केरस के साथ डीप लर्निंग: थीनो और टेंसरफ्लो पर केरस के साथ न्यूरल नेटवर्क लागू करें

A

Antonio Gulli, Sujit Pal

एआई और एमएल
RU
न्यूरल नेटवर्क बनाना

न्यूरल नेटवर्क बनाना

A

Тарик Рашид

एआई और एमएल
RU
OpenCV 3 सीखना। C++ में OpenCV लाइब्रेरी का उपयोग करके कंप्यूटर विज़न प्रोग्राम विकसित करना

OpenCV 3 सीखना। C++ में OpenCV लाइब्रेरी का उपयोग करके कंप्यूटर विज़न प्रोग्राम विकसित करना

A

Адриан Кэлер, Гэри Брэдски

एआई और एमएल
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न्यूरल नेटवर्क मॉडलिंग का परिचय

न्यूरल नेटवर्क मॉडलिंग का परिचय

A

А. П. Сергеев, Д. А. Тарасов

एआई और एमएल
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Python के साथ मशीन लर्निंग का परिचय। डेटा विशेषज्ञों के लिए मार्गदर्शिका।

Python के साथ मशीन लर्निंग का परिचय। डेटा विशेषज्ञों के लिए मार्गदर्शिका।

A

Андреас Мюллер, Сара Гвидо

एआई और एमएल
RU
एनालिटिकल संस्कृति। डेटा संग्रह से व्यावसायिक परिणामों तक

एनालिटिकल संस्कृति। डेटा संग्रह से व्यावसायिक परिणामों तक

A

Карл Андерсон

एआई और एमएल
EN
आर का उपयोग करके डीप लर्निंग का परिचय: आर का उपयोग करके डीप लर्निंग मॉडल सीखने और लागू करने के लिए एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

आर का उपयोग करके डीप लर्निंग का परिचय: आर का उपयोग करके डीप लर्निंग मॉडल सीखने और लागू करने के लिए एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

A

Taweh Beysolow II

एआई और एमएल
EN
OpenCV 3 कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग कुकबुक - तीसरा संस्करण

OpenCV 3 कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग कुकबुक - तीसरा संस्करण

A

Robert Laganière

एआई और एमएल
RU
कंप्यूटर पर डेटा विश्लेषण

कंप्यूटर पर डेटा विश्लेषण

A

Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров

एआई और एमएल
RU
पायथन भाषा पर मशीन लर्निंग सिस्टम का निर्माण। दूसरा संस्करण

पायथन भाषा पर मशीन लर्निंग सिस्टम का निर्माण। दूसरा संस्करण

A

Луис Педро Коэльо, Вилли Ричарт

एआई और एमएल
RU
बिग डेटा विश्लेषण। प्रौद्योगिकियाँ और विधियाँ

बिग डेटा विश्लेषण। प्रौद्योगिकियाँ और विधियाँ

B

Не указан

एआई और एमएल
EN
Java डीप लर्निंग एसेंशियल्स

Java डीप लर्निंग एसेंशियल्स

A

Yusuke Sugomori

एआई और एमएल
EN
पायथन के साथ अनुप्रयुक्त पाठ विश्लेषण: मशीन लर्निंग के साथ भाषा-जागरूक डेटा उत्पाद सक्षम करना

पायथन के साथ अनुप्रयुक्त पाठ विश्लेषण: मशीन लर्निंग के साथ भाषा-जागरूक डेटा उत्पाद सक्षम करना

A

Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro, Tony Ojeda

एआई और एमएल
EN
जावा के साथ न्यूरल नेटवर्क प्रोग्रामिंग

जावा के साथ न्यूरल नेटवर्क प्रोग्रामिंग

A

Fábio M. Soares, Alan M.F. Souza

एआई और एमएल
EN
Google Analytics ब्रेकथ्रू: शून्य से व्यवसाय प्रभाव तक

Google Analytics ब्रेकथ्रू: शून्य से व्यवसाय प्रभाव तक

A

Feras Alhlou, Shiraz Asif, Eric Fettman

एआई और एमएल
EN
ग्राफ विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन: लिंक्ड डेटा में व्यावसायिक अवसर की खोज

ग्राफ विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन: लिंक्ड डेटा में व्यावसायिक अवसर की खोज

A

Richard Brath, David Jonker

एआई और एमएल
RU
मशीन लर्निंग। डेटा से ज्ञान निकालने वाले एल्गोरिदम बनाने की विज्ञान और कला।

मशीन लर्निंग। डेटा से ज्ञान निकालने वाले एल्गोरिदम बनाने की विज्ञान और कला।

A

Петер Флах (Peter Flach)

एआई और एमएल
RU
SAS की डेस्कटॉप बुक। शुरुआती लोगों के लिए मार्गदर्शिका। पाँचवाँ संस्करण।

SAS की डेस्कटॉप बुक। शुरुआती लोगों के लिए मार्गदर्शिका। पाँचवाँ संस्करण।

A

Лора Делвич, Сьюзан Слотер

एआई और एमएल
EN
ImageJ के साथ इमेज प्रोसेसिंग, दूसरा संस्करण

ImageJ के साथ इमेज प्रोसेसिंग, दूसरा संस्करण

A

Jurjen Broeke, José María Mateos Pérez, Javier Pascau

एआई और एमएल
RU
आर के साथ सांख्यिकीय विश्लेषण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

आर के साथ सांख्यिकीय विश्लेषण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

A

Мастицкий С. Э., Шитиков В. К.

एआई और एमएल
RU
Python और डेटा विश्लेषण

Python और डेटा विश्लेषण

A

Уэс Маккинли

एआई और एमएल
RU
स्वायत्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता

स्वायत्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता

A

А. А. Жданов

एआई और एमएल
EN
बिग डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से संगठनात्मक परिवर्तनों पर अनुसंधान की पुस्तिका

बिग डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से संगठनात्मक परिवर्तनों पर अनुसंधान की पुस्तिका

A

Madjid Tavana, Kartikeya Puranam

एआई और एमएल
RU
डेटा साइंस के लिए पायथन

डेटा साइंस के लिए पायथन

A

Не указан (возможно, коллектив авторов)

एआई और एमएल
RU
मशीन लर्निंग और पूर्वानुमान के गणितीय आधार

मशीन लर्निंग और पूर्वानुमान के गणितीय आधार

A

В. В. Вьюгин

एआई और एमएल
RU
फ़ज़ी मॉडल और नेटवर्क

फ़ज़ी मॉडल और नेटवर्क

A

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

एआई और एमएल
RU
Hadoop एक्शन में

Hadoop एक्शन में

A

Чак Лэм

एआई और एमएल
RU
अनुप्रयोगों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रोग्रामिंग

अनुप्रयोगों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रोग्रामिंग

A

М. Тим Джонс

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