Зарегистрироваться
Восстановить пароль
FAQ по входу

Stepik. Практический Machine Learning

  • Файл формата rar
  • размером 34,98 МБ
  • содержит документ формата pdf
  • Добавлен пользователем
  • Описание отредактировано
Stepik. Практический Machine Learning
Интернет-издание, 2019. — 319 с.
В курсе изучаются классические и продвинутые алгоритмы машинного обучения, подробно разбираются математические обоснования изучаемых методов. После прохождения курса вы сможете полностью решать классические задачи анализа данных: начиная от сбора и хранения данных и заканчивая внедрением обученных моделей в продакшн. Курс предназначен для тех, кто интересуется машинном обучением в его современном состоянии, а также не хочет ограничиваться только анализом данных.
  • Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт используя форму сверху.
  • Регистрация

Смотри также

Подробнее

Аггарвал Чару. Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс

  • pdf
Пер. с англ. — СПб.: Диалектика, 2020. — 752 с.: ил. — ISBN: 978-5-907203-01-3. В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей. Главы 3 и 4 посвящены подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных...
  • 93,18 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Подробнее

Асадуллаев Р.Г. Нечеткая логика и нейронные сети

  • pdf
Учебное пособие. — Белгород: БелГУ, 2017. — 309 с. Учебное пособие предназначено для проведения лекционных и практических занятий по дисциплине «нечеткая логика и нейронные сети». Пособие содержит теоретические положения теории нечетких множеств и нейронных сетей, а также лабораторный практикум в пакете MatLAB. Нечеткие множества как способ формализации нечеткости Необходимость...
  • 9,11 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Подробнее

Грессер Л., Кенг В. Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python

  • pdf
СПб.: Питер, 2022. — 416 с. — (Библиотека программиста). Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области — от однопользовательских и многопользовательских...
  • 9,96 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Подробнее

Рашид Т. Создаем нейронную сеть

  • pdf
СПб.: Альфа-книга, 2017. — 274 с. — ISBN: 9785990944572. Эта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. Автор простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание...
  • 43,46 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Подробнее

Чип Хьюен. Проектирование систем машинного обучения

  • pdf
Астана: Фолиант, 2023. — 364 с. 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 машинного обучения, который упрощает их поддержку и развитие, позволяет избежать...
  • 31,60 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Подробнее

Шамин Р.В. Практическое руководство по методам машинного обучения

  • pdf
М.: Lector.ru, 2019. — 93 с. В последнее время машинное обучение является мейнстримом современных компьютерных технологий. Можно уверенно сказать, что кроме умения программировать именно знание основ и практического применения методов машинного обучения становится стандартом для IT специалиста. Наше пособие посвящено методам машинного обучения. Мы рассматриваем большое...
  • 743,11 КБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Наверх