Теория и практика машинного обучения.

Main
Computers - Artificial Intelligence (AI)
Теория и практика машинного обучения.

Теория и практика машинного обучения.

Воронина В.В., Михеев А.В., Ярушкина Н.Г., Святов К.В.

0 / 0

Колко ви харесва тази книга?

Какво е качеството на файла?

Изтеглете книгата за оценка на качеството

Какво е качеството на изтеглените файлове?

Категории:

Computers - Artificial Intelligence (AI)

Година:

2017

Език:

russian

ISBN 10:

597951712X

ISBN 13:

9785979517124

Файл:

PDF, 4.11 MB

IPFS:

,

russian, 2017

Четете Онлайн

Преобразуването в се извършва

Преобразуването в е неуспешно

Може да се интересувате от

Флах П. — Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных

Рашка С. — Python и машинное обучение.

Даррен Кук — Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О.

Барсегян А. и др. — Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining

Жерон Орельен — Прикладное машинное обучение с помощью scikit-learn и tensorflow

Маркос Лопез де Прадо — Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса

Анкур Пател — Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python

Ханнес Хапке, Кэтрин Нельсон — Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow

Андрей Бурков — Машинное обучение без лишних слов

Араки Масахиро (автор), Ватари Макана (худ.) — Занимательное машинное обучение: манга

Шумский С. А. — Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта

Вьюгин В.В. — Математические основы машинного обучения и прогнозирования

Нишант Шакла — Машинное обучение и TensorFlow

Ной Гифт — Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии

Ланц Бретт — Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа

С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская — Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей

Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф — Машинное обучение

Стюарт Рассел, Питер Норвиг — Искусственный интеллект. Современный подход

Хайкин С. — Нейронные сети: полный курс + файлы с CD

Мэтт Харрисон — Машинное обучение: карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python

Петер Флах — Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных

Л.П. Коэльо, В. Ричард — Построение систем машинного обучения на языке Python

Себастьян Рашка — Python и машинное обучение

Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти — Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python

Кларенс Чио, Дэвид Фримэн — Машинное обучение и безопасность

Джефф Хултен ; пер. с англ. В. С. Яценкова — Разработка интеллектуальных систем: введение в технологию машинного обучения

Крис Элбон — Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов

Андреас Мюллер, Сара Гвидо — Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными

Тарик Рашид — Создаем нейронную сеть

Рышард Тадеусевич, Барбара Боровик, Томаш Гончаж, Бартош Леппер — Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ

Мерков А.Б. — Введение в методы статистического обучения

Гладилин П.Е., Боченина К.О. — Технологии машинного обучения.

Артем Груздев — Предварительная подготовка данных в Python

Артем Груздев — Машинное обучение в Python. Модуль 1. Предварительная подготовка данных в Python, 1-я часть

Гладилин П. Е., Боченина К. О. — Технологии машинного обучения: Учебно-методическое пособие

Филимонов А. Б., Филимонов Н. Б. — Основы нечеткой логики: Учебное пособие

Тони Охеда — Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка

Мерков А.Б. — Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения.

Демиденко А. — Машинное обучение. Погружение в технологию.

Андреас Мюллер, Сара Гридо — Введение в машинное обучение с помощью Python

Ростовцев, Владимир Сергеевич. — Теория и применение нечеткой логики

Бабич М.Ю., Бурмистров А.В., Мартышкин А.И. — Нечеткие объекты в информационных технических системах обработки изображений. Конспект лекций для студентов специальности 230100.62 дневной, вечерней и заочной форм обучения

Най-често използвани термини