- Регистрация
- 24.06.19
- Сообщения
- 52,699
- Реакции
- 294,050
Последние темы автора:
- [Элисо Джобава, Людмила Угрюмова, Юлия Савельева] Гормональное здоровье женщины (2024)
- [Валерий Подрубаев] [humberto 2.0] Не дайте стрессу себя убить (2024)
- [Инзира Ибатова] Лаборатория настоек (2024)
- [Ольга Самбурская] [Клиника Калинченко] Микробиота и ожирение: механизмы управления весом (2024)
- [Ксения Меньшикова] 2БК Специфическая чистка астрального тела. Тема: Деньги [Школа Меньшиковой]
- #1
Голосов: 0
Автор: [Джоэл Грас]
Название: Data Science. Наука о данных с нуля, 2-е изд. (2020)
Автор книги "Наука о данных с нуля" легко, доступно и иногда с юмором повествует о сложных вещах, составляющих фундамент науки о данных и машинного обучения. Второе издание книги дополнено главами о глубоком обучении и этике данных. Кроме того, книга содержит несколько новых разделов, в частности о рекуррентных нейронных сетях, векторных вложениях слов и разложении матриц и некоторые другие, а также ряд новых примеров; всё подкреплено исходным кодом, размещенным в репозитории книги на GitHub. В книге детально разбирается пример разработки глубокой нейронной сети по образу библиотеки Keras. В исходный код внесен ряд изменений, отражающих последние тренды в развитии языка Python, в частности широко используются аннотации типов, не характерные для ранних версий языка Python, и типизированные именованные кортежи. Приведенные в книге примеры были протестированы на Python 3.7.2. Перевод второго издания книги был тоже полностью переработан с учетом терминологических уточнений и стилистических поправок. Настоящая книга рекомендуется широкому кругу специалистов, в том числе в области машинного обучения, начинающим исследователям данных, преподавателям, студентам, а также всем, кто интересуется программированием и решением вычислительных задач.
Скачать:
Название: Data Science. Наука о данных с нуля, 2-е изд. (2020)
Автор книги "Наука о данных с нуля" легко, доступно и иногда с юмором повествует о сложных вещах, составляющих фундамент науки о данных и машинного обучения. Второе издание книги дополнено главами о глубоком обучении и этике данных. Кроме того, книга содержит несколько новых разделов, в частности о рекуррентных нейронных сетях, векторных вложениях слов и разложении матриц и некоторые другие, а также ряд новых примеров; всё подкреплено исходным кодом, размещенным в репозитории книги на GitHub. В книге детально разбирается пример разработки глубокой нейронной сети по образу библиотеки Keras. В исходный код внесен ряд изменений, отражающих последние тренды в развитии языка Python, в частности широко используются аннотации типов, не характерные для ранних версий языка Python, и типизированные именованные кортежи. Приведенные в книге примеры были протестированы на Python 3.7.2. Перевод второго издания книги был тоже полностью переработан с учетом терминологических уточнений и стилистических поправок. Настоящая книга рекомендуется широкому кругу специалистов, в том числе в области машинного обучения, начинающим исследователям данных, преподавателям, студентам, а также всем, кто интересуется программированием и решением вычислительных задач.
Скачать: