Книги — machine learning

EN
Управление проектами машинного обучения: от проектирования до развертывания

Управление проектами машинного обучения: от проектирования до развертывания

A

Simon Thompson

AI и ML
EN
Справочник математических моделей с Python

Справочник математических моделей с Python

A

Dr. Ranja Sarkar

AI и ML
EN
Искусственный интеллект для чайников, 2-е издание

Искусственный интеллект для чайников, 2-е издание

A

John Paul Mueller, Luca Massaron

AI и ML
EN
15 математических концепций, которые должен знать каждый специалист по данным

15 математических концепций, которые должен знать каждый специалист по данным

A

David Hoyle

AI и ML
EN
Наука о данных для чайников

Наука о данных для чайников

A

Lillian Pierson

AI и ML
EN
Стохастические финансы с Python: Разработка финансовых моделей с вероятностной точки зрения

Стохастические финансы с Python: Разработка финансовых моделей с вероятностной точки зрения

A

Avishek Nag

Языки программирования
EN
Практическое глубокое обучение: введение на основе Python

Практическое глубокое обучение: введение на основе Python

A

Ronald T. Kneusel

AI и ML
RU
Машинное обучение на R. Экспертные техники для прогностического анализа

Машинное обучение на R. Экспертные техники для прогностического анализа

A

Бретт Ланц

AI и ML
EN
Процедурная генерация контента в играх

Процедурная генерация контента в играх

A

Noor Shaker, Julian Togelius, Mark J. Nelson

AI и ML
EN
Руководство по собеседованию по машинному обучению: Вопросы и ответы, ориентированные на работу, для специалистов по данным и инженеров

Руководство по собеседованию по машинному обучению: Вопросы и ответы, ориентированные на работу, для специалистов по данным и инженеров

A

Rehan Guha

AI и ML
EN
Байесовский искусственный интеллект, второе издание

Байесовский искусственный интеллект, второе издание

A

Kevin B. Korb, Ann E. Nicholson

AI и ML
EN
Как работает ИИ: от колдовства к науке

Как работает ИИ: от колдовства к науке

A

Ronald T. Kneusel

AI и ML
EN
Data Mining: Учебник

Data Mining: Учебник

A

Charu C. Aggarwal

AI и ML
EN
Алгоритмы интеллектуального анализа данных: объяснение с использованием R

Алгоритмы интеллектуального анализа данных: объяснение с использованием R

A

Paweł Cichosz

AI и ML
EN
Изучение интеллектуального анализа данных с помощью R

Изучение интеллектуального анализа данных с помощью R

B

Bater Makhabel

AI и ML
EN
R Data Mining Blueprints

R Data Mining Blueprints

A

Pradeepta Mishra

AI и ML
EN
Большие данные, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение: создание ценности для руководителей бизнеса и практиков

Большие данные, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение: создание ценности для руководителей бизнеса и практиков

A

Jared Dean

AI и ML
EN
Интеллектуальный анализ данных для бизнес-аналитики: концепции, методы и приложения в R

Интеллектуальный анализ данных для бизнес-аналитики: концепции, методы и приложения в R

A

Galit Shmueli, Peter C. Bruce, Inbal Yahav, Nitin R. Patel, Kenneth C. Lichtendahl, Jr.

AI и ML
RU
Солем Э. - Программирование компьютерного зрения на языке Python - 2016

Солем Э. - Программирование компьютерного зрения на языке Python - 2016

F
ВЕБ-разработка
EN
Справочник AI-продукт-менеджера

Справочник AI-продукт-менеджера

A

Irene Bratsis

Другое
EN
AI Essentials Guide: Principles for Navigating the Next Tech Renaissance

AI Essentials Guide: Principles for Navigating the Next Tech Renaissance

A

William Hawkins

AI и ML
EN
Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

A

Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili

AI и ML
EN
Python Machine Learning Второе издание

Python Machine Learning Второе издание

A

Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili

AI и ML
EN
Python: Deeper Insights into Machine Learning

Python: Deeper Insights into Machine Learning

A

Sebastian Raschka, David Julian, John Hearty

AI и ML
EN
Разработка приложений на основе больших языковых моделей

Разработка приложений на основе больших языковых моделей

A

Suhas Pai

AI и ML
EN
Освоение OpenCV с Python: Используйте NumPy, Scikit, TensorFlow и Matplotlib для изучения продвинутых алгоритмов машинного обучения через набор практических проектов

Освоение OpenCV с Python: Используйте NumPy, Scikit, TensorFlow и Matplotlib для изучения продвинутых алгоритмов машинного обучения через набор практических проектов

A

Ayush Vaishya

AI и ML
EN
AI-Driven Software Testing: Преобразование тестирования программного обеспечения с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения

AI-Driven Software Testing: Преобразование тестирования программного обеспечения с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения

A

Srinivasa Rao Bittla

Разработка ПО
RU
Abhishek Mishra - Масштабируемый ИИ и шаблоны проектирования - 2024

Abhishek Mishra - Масштабируемый ИИ и шаблоны проектирования - 2024

F
ВЕБ-разработка
EN
Освоение алгоритмов машинного обучения. Второе издание

Освоение алгоритмов машинного обучения. Второе издание

A

Giuseppe Bonaccorso

AI и ML
EN
Системы машинного обучения в производстве: проектирование моделей и конвейеров машинного обучения

Системы машинного обучения в производстве: проектирование моделей и конвейеров машинного обучения

A

Robert Crowe, Hannes Hapke, Emily Caveness, Di Zhu

AI и ML
EN
Инфраструктура машинного обучения и лучшие практики для инженеров-программистов

Инфраструктура машинного обучения и лучшие практики для инженеров-программистов

A

Miroslaw Staron

AI и ML
RU
Нгуен К. - Байесовская оптимизация с примерами из библиотек Python - 2024

Нгуен К. - Байесовская оптимизация с примерами из библиотек Python - 2024

D
ВЕБ-разработка
EN
Network Science with Python

Network Science with Python

A

David Knickerbocker

AI и ML
EN
Искусство случайности: рандомизированные алгоритмы в реальном мире

Искусство случайности: рандомизированные алгоритмы в реальном мире

A

Ronald T. Kneusel

Алгоритмы и теория
EN
Конвейеры данных с Apache Airflow: Оркестрация для данных и ИИ, второе издание

Конвейеры данных с Apache Airflow: Оркестрация для данных и ИИ, второе издание

A

Julian de Ruiter, Ismael Cabral, Kris Geusebroek, Daniel van der Ende, Bas Harenslak

AI и ML
EN
Практическая линейная алгебра для науки о данных: от основных концепций до приложений с использованием Python

Практическая линейная алгебра для науки о данных: от основных концепций до приложений с использованием Python

A

Mike X Cohen

AI и ML
EN
Введение в машинное обучение с Python: руководство для специалистов по данным

Введение в машинное обучение с Python: руководство для специалистов по данным

A

Andreas C. Müller and Sarah Guido

AI и ML
EN
Машинное обучение и генеративный ИИ для маркетинга

Машинное обучение и генеративный ИИ для маркетинга

A

Yoon Hyup Hwang, Nicholas C. Burtch

AI и ML
EN
Волшебный Haskell: дружественный подход к современному функциональному программированию, теории типов и искусственному интеллекту

Волшебный Haskell: дружественный подход к современному функциональному программированию, теории типов и искусственному интеллекту

A

Anton Antich

Языки программирования
RU
Python для машинного обучения

Python для машинного обучения

A

Неизвестен

AI и ML
EN
Haskell Data Analysis Cookbook

Haskell Data Analysis Cookbook

A

Nishant Shukla

Языки программирования
EN
Data Science с нуля: Первые принципы с Python, второе издание

Data Science с нуля: Первые принципы с Python, второе издание

A

Joel Grus

AI и ML
RU
Грас Джоэл - Data Science. Наука о данных с нуля - 2017

Грас Джоэл - Data Science. Наука о данных с нуля - 2017

F
ВЕБ-разработка
EN
Data Science с нуля

Data Science с нуля

A

Joel Grus

AI и ML
EN
Разговорный ИИ: Чат-боты, которые работают

Разговорный ИИ: Чат-боты, которые работают

A

Andrew R. Freed

AI и ML
RU
Машинное обучение

Машинное обучение

A

Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф

AI и ML
EN
Руководство по изучению основ Azure AI (AI-900): углубленная подготовка к экзамену и практика

Руководство по изучению основ Azure AI (AI-900): углубленная подготовка к экзамену и практика

A

Tom Taulli

DevOps и Инфраструктура
EN
Знакомство с .NET для Apache Spark: распределенная обработка массивных наборов данных

Знакомство с .NET для Apache Spark: распределенная обработка массивных наборов данных

A

Ed Elliott

Языки программирования
RU
Бессмертный И. - Системы искусственного интеллекта (Профессиональное образование) - 2019

Бессмертный И. - Системы искусственного интеллекта (Профессиональное образование) - 2019

D
ВЕБ-разработка
EN
Информатика с нуля: создание интерпретаторов, эмуляторов и ML на Python

Информатика с нуля: создание интерпретаторов, эмуляторов и ML на Python

A

David Kopec

AI и ML
123 →