Книги — machine learning

RU
Состязательные сети. Проекты. Постройте порождающие сети следующего поколения, используя библиотеки TensorFlow и Keras

Состязательные сети. Проекты. Постройте порождающие сети следующего поколения, используя библиотеки TensorFlow и Keras

A

Кайлаш Ахирвар

AI и ML
RU
Создание приложений машинного обучения: от идеи к продукту

Создание приложений машинного обучения: от идеи к продукту

A

Эммануэль Амейзен

AI и ML
RU
Создаем нейронную сеть

Создаем нейронную сеть

A

Тарик Рашид

AI и ML
RU
Современные технологии интеллектуального анализа данных

Современные технологии интеллектуального анализа данных

A

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

AI и ML
RU
Системы распознавания образов

Системы распознавания образов

A

А.В. Бобков

Алгоритмы и теория
RU
Системы искусственного интеллекта

Системы искусственного интеллекта

A

А. В. Остроух, Н. Е. Суркова

AI и ML
RU
Системы искусственного интеллекта. Моделирование нейронных сетей в системе MATLAB. Лабораторный практикум

Системы искусственного интеллекта. Моделирование нейронных сетей в системе MATLAB. Лабораторный практикум

A

П. С. Романов, И. П. Романова

AI и ML
RU
Силен Д , Мейсман А Основы Data Science и Big Data Python и наука.PDF

Силен Д , Мейсман А Основы Data Science и Big Data Python и наука.PDF

F
AI и ML
RU
Python для анализа данных. Обработка данных, визуализация и машинное обучение

Python для анализа данных. Обработка данных, визуализация и машинное обучение

B

Уэс Маккинни

AI и ML
RU
Тюнинг систем: экспериментирование для инженеров от А/В-тестирования до байесовской оптимизации

Тюнинг систем: экспериментирование для инженеров от А/В-тестирования до байесовской оптимизации

B

Дэвид Свит

Алгоритмы и теория
RU
Руководство по подготовке к Data Science интервью

Руководство по подготовке к Data Science интервью

A

Ренат Алимбеков

IT-менеджмент
RU
Рекомендательные системы на практике

Рекомендательные системы на практике

A

Ким Фальк

AI и ML
RU
Распознавание образов и машинное обучение

Распознавание образов и машинное обучение

A

Кристофер М. Бишоп

Алгоритмы и теория
RU
Разработка интеллектуальных систем. Введение в технологию машинного обучения

Разработка интеллектуальных систем. Введение в технологию машинного обучения

A

Джефф Хултен

AI и ML
RU
Продвинутые алгоритмы и структуры данных

Продвинутые алгоритмы и структуры данных

A

Марчелло Ла Рокка

Алгоритмы и теория
RU
Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей

Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей

A

Саймон Принс

AI и ML
RU
Прикладная линейная алгебра для исследователей данных. От ключевых концепций до приложений с использованием Python

Прикладная линейная алгебра для исследователей данных. От ключевых концепций до приложений с использованием Python

A

Майк Икс Коэн

Алгоритмы и теория
RU
Предварительная подготовка данных в Python. Том 2: План, примеры и метрики качества

Предварительная подготовка данных в Python. Том 2: План, примеры и метрики качества

A

А. В. Груздев

AI и ML
RU
Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация

Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация

A

А. В. Груздев

AI и ML
RU
Потоковая обработка данных Конвейер

Потоковая обработка данных Конвейер

F
AI и ML
RU
Потоковая обработка данных

Потоковая обработка данных

F
AI и ML
RU
Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. Самоучитель. 2-е издание

Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. Самоучитель. 2-е издание

A

Анатолий Постолит

AI и ML
RU
Программируем с PyTorch: Создание приложений глубокого обучения

Программируем с PyTorch: Создание приложений глубокого обучения

A

Ян Пойнтер (Ian Pointer)

AI и ML
RU
Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. Самоучитель

Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. Самоучитель

A

Анатолий Постолит

AI и ML
RU
Основы искусственного интеллекта

Основы искусственного интеллекта

A

Е. В. Боровская, Н. А. Давыдова

AI и ML
RU
Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения

Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения

A

Нихиль Будума, Николас Локашо

AI и ML
RU
Основы Python для Data Science

Основы Python для Data Science

A

Кеннеди Берман

AI и ML
RU
Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование

Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование

A

Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман

AI и ML
RU
Основы ИИ

Основы ИИ

F
AI и ML
RU
Основы Big Data.PDF

Основы Big Data.PDF

F
AI и ML
RU
Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python. Модель искусственного интеллекта. Объяснения с использованием библиотек, расширений и фреймворков на основе языка Python

Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python. Модель искусственного интеллекта. Объяснения с использованием библиотек, расширений и фреймворков на основе языка Python

A

Прадипта Мишра

AI и ML
RU
Обучение с подкреплением 2014 Саттон Барто

Обучение с подкреплением 2014 Саттон Барто

F
AI и ML
RU
Обучение с подкреплением: Введение. Второе издание

Обучение с подкреплением: Введение. Второе издание

A

Ричард С. Саттон, Эндрю Дж. Барто

AI и ML
RU
Обработка больших данных с Apache Spark

Обработка больших данных с Apache Spark

A

Н. А. Бутаков, М. В. Петров, Д. Насонов

AI и ML
RU
Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики

Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики

A

Томас Нилд

Алгоритмы и теория
RU
Машинное обучение: основы

Машинное обучение: основы

A

Сергей Николенко

AI и ML
RU
Нечеткие модели и сети

Нечеткие модели и сети

A

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

AI и ML
RU
Базовая математика для искусственного интеллекта: Математика нового уровня для эффективных и успешных систем ИИ

Базовая математика для искусственного интеллекта: Математика нового уровня для эффективных и успешных систем ИИ

A

Хала Нельсон

Алгоритмы и теория
RU
Нейросетевые методы в обработке естественного языка

Нейросетевые методы в обработке естественного языка

A

Йоав Гольдберг

AI и ML
RU
Нейронные системы обработки информации

Нейронные системы обработки информации

A

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

AI и ML
RU
Нейронные сети. Эволюция

Нейронные сети. Эволюция

B

Каниа Алексеевич Кан

AI и ML
RU
Наука о данных: учебный курс

Наука о данных: учебный курс

A

Стивен С. Скиена

AI и ML
RU
Надежность нейронных сетей: укрепляем устойчивость ИИ к обману

Надежность нейронных сетей: укрепляем устойчивость ИИ к обману

A

Кэти Уорр

AI и ML
RU
Нейросети. Обработка естественного языка

Нейросети. Обработка естественного языка

A

Джейд Картер

AI и ML
RU
Искусственный интеллект

Искусственный интеллект

A

Роман Душкин

AI и ML
RU
Web-аналитика на Python: практикум

Web-аналитика на Python: практикум

A

В.В. Мокеев

AI и ML
RU
Машинное обучение с участием человека

Машинное обучение с участием человека

A

Роберт (Манро) Монарх

AI и ML
RU
Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения

Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения

A

Джереми Уатт, Реза Борхани, Аггелос К. Катсаггелос

AI и ML
RU
Машинное обучение без лишних слов

Машинное обучение без лишних слов

A

Андрей Бурков

AI и ML
RU
Машинное обучение. Паттерны проектирования

Машинное обучение. Паттерны проектирования

A

Валлиаппа Лакшманан, Сара Робинсон, Майкл Мунн

AI и ML
← 23456 →