पुस्तकें / एआई और एमएल

एआई और एमएल

सभी प्रोग्रामिंग भाषाएँ 1843एआई और एमएल 869सॉफ्टवेयर विकास 594एल्गोरिदम और सिद्धांत 547वेब विकास 462डेवऑप्स और आधारभूत संरचना 330अन्य 257साइबर सुरक्षा 232ओएस और सिस्टम 207गेम डेवलपमेंट 187डेटाबेस 157एम्बेडेड सिस्टम 150आईटी प्रबंधन 108
सभी डेटा साइंस 292मशीन लर्निंग 168एलएलएम 126न्यूरल नेटवर्क 96कंप्यूटर विज़न 41ChatGPT 39टेंसरफ्लो 30PyTorch 22एनएलपी 20एमएलओप्स 18पांडा 9AI एजेंट्स 1
सभी 2026 672025 1162024 1732023 1292022 552021 452020 672019 372018 312017 162016 212015 262014 72013 52012 32011 42010 12009 32008 22007 22000 11994 1
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न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग: एक शैक्षिक पाठ्यक्रम

न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग: एक शैक्षिक पाठ्यक्रम

A

चारू अग्रवाल

एआई और एमएल
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बिग डेटा प्रोसेसिंग के तरीके और तकनीकें

बिग डेटा प्रोसेसिंग के तरीके और तकनीकें

A

एम.एम. झेलेज़्नोव

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

मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियाँ। शैक्षणिक और पद्धतिगत मार्गदर्शिका।

A

पी.ई. ग्लैडिलिन, के.ओ. बोचेनिना

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

जे. वी. वैंडर प्लास

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

कैलाश अहीरवार

एआई और एमएल
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आधुनिक डेटा माइनिंग तकनीकें

आधुनिक डेटा माइनिंग तकनीकें

A

ए. वी. मक्शानोव, ए. ई. ज़ुरावलेव, एल. एन. टिंडीकार

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

वेस मैककिनी

एआई और एमएल
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प्रैक्टिस में सिफारिशी प्रणालियाँ

प्रैक्टिस में सिफारिशी प्रणालियाँ

A

किम फाल्क

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

उम्बर्टो मिकेलुची

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

PyTorch के साथ प्रोग्रामिंग: डीप लर्निंग एप्लिकेशन बनाना

A

यान पॉइंटर (Ian Pointer)

एआई और एमएल
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मूल बातें

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मूल बातें

A

ई. वी. बोरोव्स्काया, एन. ए. डेविडोवा

एआई और एमएल
RU
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

निखिल बुदुमा, निकोलस लोकाशो

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

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

A

ट्रेवर हास्टी, रॉबर्ट टिब्शिरानी, जेरोम फ्रीडमैन

एआई और एमएल
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रिइन्फोर्समेंट लर्निंग: परिचय। दूसरा संस्करण

रिइन्फोर्समेंट लर्निंग: परिचय। दूसरा संस्करण

A

रिचर्ड एस. सटन, एंड्रयू जे. बार्टो

एआई और एमएल
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TensorFlow के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

TensorFlow के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

A

तुशान गनेगेदारा

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

लेन हॉब्सन, कोल हॉवर्ड, हेनस मैक्स हैप्के

एआई और एमएल
RU
न्यूरल सूचना प्रसंस्करण प्रणालियाँ

न्यूरल सूचना प्रसंस्करण प्रणालियाँ

A

एस. वी. मकार्तिचियान, एन. एस. कुज़नेत्सोवा, एस. एस. डेमेंटयेव

एआई और एमएल
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डेटा साइंस: एक शैक्षिक पाठ्यक्रम

डेटा साइंस: एक शैक्षिक पाठ्यक्रम

A

स्टीवन एस. स्कीना

एआई और एमएल
RU
विज़ुअल सांख्यिकी। R का उपयोग करें!

विज़ुअल सांख्यिकी। R का उपयोग करें!

A

ए. बी. शिपुनोव, ई. एम. बाल्डिन, पी. ए. वोल्कोवा, ए. आई. कोरोबेयनिकोव, एस. ए. नाज़ारोवा, एस. वी. पेट्रोव, वी. जी. सुफ़ियानोव

एआई और एमएल
RU
Python पर वेब-विश्लेषण: प्रैक्टिकल वर्कशॉप

Python पर वेब-विश्लेषण: प्रैक्टिकल वर्कशॉप

A

वी.वी. मोकीव

एआई और एमएल
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अनावश्यक शब्दों के बिना मशीन लर्निंग

अनावश्यक शब्दों के बिना मशीन लर्निंग

A

आंद्रेई बुर्कोव

एआई और एमएल
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PyTorch पर सुदृढीकरण शिक्षण: व्यंजनों का संग्रह

PyTorch पर सुदृढीकरण शिक्षण: व्यंजनों का संग्रह

A

यूसी (हेडन) लियू

एआई और एमएल
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कंप्यूटर विज़न

कंप्यूटर विज़न

A

एल. शापिरो, जे. स्टॉकमैन

एआई और एमएल
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इंटेलिजेंट सिस्टम

इंटेलिजेंट सिस्टम

A

एल. एन. यास्नित्स्की

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

बर्नार्ड मार, मैट वार्ड

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

दिलीप राव, ब्रायन मैकमोहन

एआई और एमएल
RU
मनोरंजक मशीन लर्निंग। मंगा

मनोरंजक मशीन लर्निंग। मंगा

B

अराकी मसाहिरो, वातारी माकाना (कलाकार)

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

Python: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, बिग डेटा और क्लाउड कंप्यूटिंग

A

पॉल डीटेल, हार्वे डीटेल

एआई और एमएल
RU
डीप लर्निंग और गो गेम

डीप लर्निंग और गो गेम

A

मैक्स पैम्परला, केविन फर्ग्यूसन

एआई और एमएल
RU
खोज इंजनों के लिए गहन शिक्षण

खोज इंजनों के लिए गहन शिक्षण

A

टॉमासो टेओफ़िली

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

चित्रों में गहन शिक्षा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दृश्य मार्गदर्शिका

A

जॉन क्रोन, ग्रांट बेलेवेल्ड, अगलाई बैसेन्स

एआई और एमएल
RU
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का परिचय

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का परिचय

A

ए.वी. ओस्त्रोउख

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

A

Abhishek Thakur

एआई और एमएल
RU
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

एंड्रिया लोंज़ा

एआई और एमएल
EN
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
EN
पायथन के साथ उन्नत डेटा विज्ञान और एनालिटिक्स

पायथन के साथ उन्नत डेटा विज्ञान और एनालिटिक्स

A

Jesús Rogel-Salazar

एआई और एमएल
RU
Python और मशीन लर्निंग: Python, scikit-learn और TensorFlow 2 का उपयोग करके मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग

Python और मशीन लर्निंग: Python, scikit-learn और TensorFlow 2 का उपयोग करके मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग

A

सेबास्टियन रश्का, वाहिद मिर्जालिली

एआई और एमएल
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Python. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन. Matplotlib. Seaborn. Mayavi

Python. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन. Matplotlib. Seaborn. Mayavi

B

अब्द्रखमानोव एम.आई., Devpractice Team

एआई और एमएल
RU
पायथन का उपयोग करके अनप्रयुक्त मशीन लर्निंग

पायथन का उपयोग करके अनप्रयुक्त मशीन लर्निंग

A

अंकुर पटेल

एआई और एमएल
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प्रैक्टिकल टेंसरफ्लो.जेएस: वेब ऐप डेवलपमेंट में डीप लर्निंग

प्रैक्टिकल टेंसरफ्लो.जेएस: वेब ऐप डेवलपमेंट में डीप लर्निंग

A

Juan De Dios Santos Rivera

एआई और एमएल
EN
बिग डेटा: संकल्पनात्मक विश्लेषण और अनुप्रयोग

बिग डेटा: संकल्पनात्मक विश्लेषण और अनुप्रयोग

A

Michael Z. Zgurovsky, Yuriy P. Zaychenko

एआई और एमएल
RU
मशीन लर्निंग: पॉकेट हैंडबुक। पायथन में संरचित मशीन लर्निंग विधियों का संक्षिप्त मार्गदर्शन।

मशीन लर्निंग: पॉकेट हैंडबुक। पायथन में संरचित मशीन लर्निंग विधियों का संक्षिप्त मार्गदर्शन।

A

मैट हैरिसन

एआई और एमएल
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डीप न्यूरो-फ़ज़ी सिस्टम्स पायथन के साथ: उद्योग से केस स्टडीज़ और एप्लिकेशन्स के साथ

डीप न्यूरो-फ़ज़ी सिस्टम्स पायथन के साथ: उद्योग से केस स्टडीज़ और एप्लिकेशन्स के साथ

A

Himanshu Singh, Yunis Ahmad Lone

एआई और एमएल
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मशीन लर्निंग पाइपलाइन बनाना: TensorFlow के साथ मॉडल लाइफ साइकिल को स्वचालित करना

मशीन लर्निंग पाइपलाइन बनाना: TensorFlow के साथ मॉडल लाइफ साइकिल को स्वचालित करना

A

Hannes Hapke, Catherine Nelson

एआई और एमएल
EN
कृत्रिम बुद्धिमत्ता से शुरुआत: एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन बनाने के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका

कृत्रिम बुद्धिमत्ता से शुरुआत: एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन बनाने के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका

A

Tom Markiewicz, Josh Zheng

एआई और एमएल
RU
डेटा माइनिंग। फेसबुक, ट्विटर, लिंक्डइन, इंस्टाग्राम, गिटहब से जानकारी निकालना

डेटा माइनिंग। फेसबुक, ट्विटर, लिंक्डइन, इंस्टाग्राम, गिटहब से जानकारी निकालना

A

मैथ्यू रसेल, मिखाइल क्लासेन

एआई और एमएल
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व्यावसायिक विश्लेषण के लिए डेटा माइनिंग: अवधारणाएँ, तकनीकें और पायथन में अनुप्रयोग

व्यावसायिक विश्लेषण के लिए डेटा माइनिंग: अवधारणाएँ, तकनीकें और पायथन में अनुप्रयोग

A

Galit Shmueli, Peter C. Bruce, Peter Gedeck, Nitin R. Patel

एआई और एमएल
EN
पायथन के साथ डेटा इंजीनियरिंग: पायथन का उपयोग करके विशाल डेटासेट के साथ काम करें, डेटा मॉडल डिज़ाइन करें और डेटा पाइपलाइनों को स्वचालित करें

पायथन के साथ डेटा इंजीनियरिंग: पायथन का उपयोग करके विशाल डेटासेट के साथ काम करें, डेटा मॉडल डिज़ाइन करें और डेटा पाइपलाइनों को स्वचालित करें

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Paul Crickard

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