Эта книга является практическим комплексным гидом по изучению ИИи применению нейросетей. В ней вы найдете информацию о различных типах нейросетей, их архитектуре, принципах работы и различных возможностях использования.
Примеры использования библиотек NumPy, PyTorch, Matplotlib, SciPy...
Рассматриваются различные типы задач машинногообучения, включая обучение с учителем, диагностику моделей и методы предварительного анализа данных. Базовые понятия объясняются доступным языком и содержат множество примеров из реального мира. Ррассказано
о техниках машинногообучения, включая...
Применение машинногообучения для лучшего понимания природы
данных - умение, необходимое любому совреметюму разработчику программ или аналитику. Python - замечательный язык для создания приложеннй машинногообучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ...
Курс «Основымашинногообучения» от Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» предназначен для тех, кто хочет с нуля погрузиться в область анализа данных имашинногообучения.
Продолжительность составляет 11 недель принагрузке 5–8 часов в неделю.
Объём программы...
Искусственный интеллект/Машинное обучение для алгоритмической торговли. Боты для MetaTrader 5 включены!
Рейтинг: 4,3 из 54,3 (124 оценок)
14 564 студента
Авторы: Lucas Inglese
Последнее обновление: 12.2021
Английский субтитры на русском
Algorithmic Trading with Python: Machine Learning...
Основы работы с моделямимашинногои глубокого обучения
Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинногои глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми оперирует область Data Science. Дан ознакомительный экскурс...
Узнайте тонкости работы алгоритмов ML, чтобы эффективно решать задачии повышать производительность используемых моделей. Познакомьтесь с фундаментальными математическими основами важнейших алгоритмов машинногообученияи вариантамиих реализациинаPython. Особое внимание уделяется...
Этот курс создан для тех, кто хочет научиться работать с ИИи создавать интеллектуальных агентов с нуля, используя один из самых популярных языков программирования — Python.
Темы курса:
Быстрые деньги
1. Установка Python
2. Установка инастройка IDE
3. Знакомство с Python
4. Покупка API ключа...
Рассматриваются основные методы и алгоритмы машинногообучения, которые используются в настоящее время. Даются примеры использования этих методов для решения различных задач обеспечения информационной безопасности. Для студентов вузов, обучающихся по группе специальностей (направлений) 10.00.00...
Новая книга Андрея Буркова, автора «Машинногообучения без лишних слов», мирового бестселлера, изданного на одиннадцати языках, – самая полная из существующих книг по прикладному ИИ. Содержит множество рекомендаций и паттернов проектирования надежных и масштабируемых решений в областимашинного...
О книге
Практическое руководство для новичков, которые хотят понять основымашинногообучения. Здесь представлены ключевые алгоритмы, такие как линейная регрессия, деревья решений, методы опорных векторов и нейронные сети, а также объясняется работа с даннымииинструменты Python.
Четкие...
Глубокое погружение в мир нейросетей начинается здесь. От основных концепцийй до практических проектов, эта книга исследует все аспекты создания ииспользования нейронных сетей. Вы узнаете, как работают различные типы сетей, научитесь применять их для решения реальных задач и овладеете методами...
Сегодня машинное обучение – основной практический аппарат для применения искусственного интеллекта. Книга, основанная на стэнфордском учебном курсе, не ограничивается разбором конкретных библиотек, а описывает высокоуровневый подход к разработке систем машинногообучения, который упрощает их...
«Машинное обучение с помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонамии стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько...
Научитесь создавать надежные и эффективные ML-системы и поддерживать их стабильную работу
Зачем изучать проектирование ML-систем? Машинное обучение — это больше, чем просто модели.
Чтобы алгоритмы работали в реальном мире, нужна система, которая масштабируется, обновляется и приносит пользу...
Алгоритмы обучения с подкреплением на Python (Андреа Лонца)
Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмамиобучения с подкреплением (ОП) инаучиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов.
В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты...
Что делает инженер машинногообучения:
Работает с даннымии создаёт наих основе алгоритмы машинногообучения, которые помогают решать прикладные задачи.
Инженерная составляющая подразумевает подготовку и вывод модели в работу, поддержка её качества, улучшение эффективности. ML-Engineer часто...
Курс с полного нуля, начальные знания не нужны.
Если вы только началиизучать программирование, или желаете повторить основы языка программирования Python, то этот курс для вас.
Вы получите доступ к видео урокам в записи, текстовым методическим материалам и практическим заданиям.
Содержание...
Это практическое руководство поможет вам использовать мощь системы в машинном обучении.
Книга предоставляет подробное объяснение основных принципов и алгоритмов системы, а также практические примеры и расчеты для максимизации результатов. Если вы хотите достичь высокой эффективностии получить...