Red Sun
Модератор
- 01.01.22
- 44.122
- 500.710
Другие курсы от автора:
[Paul Mascetta] Оружие массового убеждения - как заставить мозг клиента...
[Kiely Mizumoto] Как зарабатывать 10000$ в месяц на видеосъемке без...
[Максим Смирнов] [stepik] Excel аналитика: ключевые функции для офисников (2025)
[Максим Смирнов] [stepik] Excel для продолжающих: финансы и инвестиции с...
[Мария Антонова] [klerk] Налоговая нагрузка и законные способы налоговой...
[stepik, IT Extra] Как работают компьютерные сети. Просто о сложном. Глава 2...
[Александра Гуреева] Пушка продаж 2026: Новогоднее издание (2025)
[Kiely Mizumoto] Как зарабатывать 10000$ в месяц на видеосъемке без...
[Максим Смирнов] [stepik] Excel аналитика: ключевые функции для офисников (2025)
[Максим Смирнов] [stepik] Excel для продолжающих: финансы и инвестиции с...
[Мария Антонова] [klerk] Налоговая нагрузка и законные способы налоговой...
[stepik, IT Extra] Как работают компьютерные сети. Просто о сложном. Глава 2...
[Александра Гуреева] Пушка продаж 2026: Новогоднее издание (2025)
[Джеф Просиз] Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров (2024)
Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров [Джеф Просиз]
Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки. Рассмотрено использование набора облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в различные приложения.
Эта книга поможет вам:
Количество страниц 640
Печать Черно-белая
Форсат: pdf скан
Подробнее:
Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров [Джеф Просиз]
Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки. Рассмотрено использование набора облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в различные приложения.
Эта книга поможет вам:
- узнать, что такое машинное обучение и глубокое обучение;
- понять, как работают популярные алгоритмы машинного обучения и когда их следует применять;
- построить модели машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создать нейронные сети, используя библиотеки Keras и TensorFlow;
- обучать и оценивать регрессионные модели, а также модели бинарной и многоклассовой классификации;
- создавать модели распознавания лиц и обнаружения объектов;
- строить языковые модели, отвечающие на естественно-языковые вопросы и переводящие текст на другие языки;
- использовать набор облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в создаваемые вами приложения.
Количество страниц 640
Печать Черно-белая
Форсат: pdf скан
Подробнее:
Скачать:![]()
Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров - Издательство БХВ
Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с...bhv.ru
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.