Книги — machine learning

RU
Данные в борьбе с оттоком клиентов. Аналитика, dataset, метрики и сегментация

Данные в борьбе с оттоком клиентов. Аналитика, dataset, метрики и сегментация

A

Карл Голд

AI и ML
RU
Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python

Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python

A

Лаура Грессер, Ван Лун Кенг

AI и ML
RU
Глубокое обучение с R и Keras 2022 Шолле Ф

Глубокое обучение с R и Keras 2022 Шолле Ф

A

Ф. Шолле

AI и ML
RU
Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс

Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс

A

Джон Д. Келлехер

AI и ML
RU
Глубокое обучение

Глубокое обучение

A

Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е.

AI и ML
RU
Генеративное глубокое обучение 2

Генеративное глубокое обучение 2

A
AI и ML
RU
Как устроен ChatGPT? Полное погружение в принципы работы и спектр возможностей самой известной нейросети в мире

Как устроен ChatGPT? Полное погружение в принципы работы и спектр возможностей самой известной нейросети в мире

B

Стивен Вольфрам

AI и ML
RU
Искусственный интеллект вступает в эпоху зрелости. Медленно

Искусственный интеллект вступает в эпоху зрелости. Медленно

B

Томас Дэвенпорт

AI и ML
RU
Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир

Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир

A

Педро Домингос

Алгоритмы и теория
RU
Введение в нейросетевое моделирование

Введение в нейросетевое моделирование

A

А. П. Сергеев, Д. А. Тарасов

AI и ML
RU
Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными

Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными

A

Андреас Мюллер, Сара Гвидо

AI и ML
RU
Введение в искусственный интеллект

Введение в искусственный интеллект

A

А.В. Остроух

AI и ML
RU
Метаобучение. Применение в AutoML и науке о данных

Метаобучение. Применение в AutoML и науке о данных

A

Павел Браздил, Ян ван Рейн, Карлос Соарес, Хоакин Ваншорен

AI и ML
RU
Биологическое и компьютерное зрение

Биологическое и компьютерное зрение

A

Гэбриел Крейман

AI и ML
RU
Библиотека Keras инструмент глубокого обучения Реализация нейронных

Библиотека Keras инструмент глубокого обучения Реализация нейронных

D

Антонио Джулли, Суджит Пал

AI и ML
RU
Терренс Сейновски. Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет

Терренс Сейновски. Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет

A

Терренс Сейновски

AI и ML
RU
Аналитика в Power BI с помощью R и Python. Загрузка, преобразование и визуализация данных

Аналитика в Power BI с помощью R и Python. Загрузка, преобразование и визуализация данных

A

Райан Уэйд

AI и ML
RU
Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление

Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление

A

Стивен Л. Брантон, Дж. Натан Куц

AI и ML
RU
Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python

Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python

B

А. В. Протодьяконов, П. А. Пылов, В. Е. Садовников

AI и ML
RU
Алгоритмы неформально. Инструкция для начинающих питонистов

Алгоритмы неформально. Инструкция для начинающих питонистов

A

Брэдфорд Такфилд

Алгоритмы и теория
RU
GPT-4. Руководство по использованию API Open AI

GPT-4. Руководство по использованию API Open AI

A

Аймен Эль Амри

AI и ML
RU
Вероятностное программирование на практике

Вероятностное программирование на практике

A

Ави Пфеффер

Алгоритмы и теория
RU
Грокаем глубокое обучение

Грокаем глубокое обучение

A

Эндрю Траск

AI и ML
EN
The Elements of Differentiable Programming

The Elements of Differentiable Programming

A

Mathieu Blondel, Vincent Roulet

AI и ML
EN
Text Analytics with Python: A Practitioner’s Guide to Natural Language Processing, Second Edition

Text Analytics with Python: A Practitioner’s Guide to Natural Language Processing, Second Edition

A

Dipanjan Sarkar

AI и ML
EN
Statistics Every Programmer Needs

Statistics Every Programmer Needs

A

Gary Sutton

Алгоритмы и теория
EN
Scaling Python with Dask: From Data Science to Machine Learning

Scaling Python with Dask: From Data Science to Machine Learning

A

Holden Karau, Mika Kimmins

AI и ML
EN
Python for Data Science For Dummies, 3rd Edition

Python for Data Science For Dummies, 3rd Edition

A

John Paul Mueller, Luca Massaron

AI и ML
EN
Python and R for the Modern Data Scientist: The Best of Both Worlds

Python and R for the Modern Data Scientist: The Best of Both Worlds

A

Rick J. Scavetta, Boyan Angelov

AI и ML
EN
Principles of Soft Computing Using Python Programming: Learn How to Deploy Soft Computing Models in Real World Applications

Principles of Soft Computing Using Python Programming: Learn How to Deploy Soft Computing Models in Real World Applications

A

Gypsy Nandi

AI и ML
RU
Практическая статистика для специалистов Data Science: 50+ важнейших понятий с использованием R и Python

Практическая статистика для специалистов Data Science: 50+ важнейших понятий с использованием R и Python

A

Питер Брюс, Эндрю Брюс, Питер Гедек

Алгоритмы и теория
EN
Practical Discrete Mathematics: Discover math principles that fuel algorithms for computer science and machine learning with Python

Practical Discrete Mathematics: Discover math principles that fuel algorithms for computer science and machine learning with Python

A

Ryan T. White, Archana Tikayat Ray

Алгоритмы и теория
RU
Построение систем машинного обучения на языке Python. 2-е издание

Построение систем машинного обучения на языке Python. 2-е издание

A

Луис Педро Коэльо, Вилли Ричарт

AI и ML
RU
media books kniga-kaggle-mashinnoe-obuchenie-i-analiz-dannyh

media books kniga-kaggle-mashinnoe-obuchenie-i-analiz-dannyh

F

Конрад Банахевич, Лука Массарон

AI и ML
RU
Анализ больших данных. Технологии и методы

Анализ больших данных. Технологии и методы

B

Не указан

AI и ML
EN
Machine Learning Simplified: A Gentle Introduction to Supervised Learning

Machine Learning Simplified: A Gentle Introduction to Supervised Learning

A

Andrew Wolf

AI и ML
EN
Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance: From Building Trading Strategies to Robo-Advisors Using Python

Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance: From Building Trading Strategies to Robo-Advisors Using Python

A

Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh

AI и ML
EN
Machine Learning and Data Science: Fundamentals and Applications

Machine Learning and Data Science: Fundamentals and Applications

A

Prateek Agrawal, Charu Gupta, Anand Sharma, Vishu Madaan, Nisheeth Joshi

AI и ML
EN
Java Deep Learning Essentials

Java Deep Learning Essentials

A

Yusuke Sugomori

AI и ML
EN
Introduction to Deep Learning Using R: A Step-by-Step Guide to Learning and Implementing Deep Learning Models Using R

Introduction to Deep Learning Using R: A Step-by-Step Guide to Learning and Implementing Deep Learning Models Using R

A

Taweh Beysolow II

AI и ML
EN
Intro to Python® for Computer Science and Data Science: Learning to Program with AI, Big Data and the Cloud

Intro to Python® for Computer Science and Data Science: Learning to Program with AI, Big Data and the Cloud

A

Paul Deitel & Harvey Deitel

AI и ML
EN
Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications

Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications

A

Fouzi Harrou, Ying Sun, Amanda S. Hering, Muddu Madakyaru, Abdelkader Dairi

Алгоритмы и теория
EN
Hands-on TinyML: Harness the power of Machine Learning on the edge devices

Hands-on TinyML: Harness the power of Machine Learning on the edge devices

A

Rohan Banerjee

Встраиваемые системы
EN
Domain-Specific Languages in R: Advanced Statistical Programming

Domain-Specific Languages in R: Advanced Statistical Programming

A

Thomas Mailund

Языки программирования
EN
Deep Learning with Python

Deep Learning with Python

A

Франсуа Шолле

AI и ML
EN
Data Science: The Hard Parts. Techniques for Excelling at Data Science

Data Science: The Hard Parts. Techniques for Excelling at Data Science

A

Daniel Vaughan

AI и ML
EN
Data Wrangling with SQL: A hands-on guide to manipulating, wrangling, and engineering data using SQL

Data Wrangling with SQL: A hands-on guide to manipulating, wrangling, and engineering data using SQL

A

Raghav Kandarpa, Shivangi Saxena

AI и ML
EN
Data Science and Machine Learning Interview Questions using Python: A Complete Question Bank to Crack Your Interview

Data Science and Machine Learning Interview Questions using Python: A Complete Question Bank to Crack Your Interview

A

Vishwanathan Narayanan

AI и ML
EN
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem

Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem

A

Abhishek Thakur

AI и ML
EN
Introduction to Python

Introduction to Python

A

James P. Meyer

Языки программирования
← 678910 →