- Регистрация
- 24.06.19
- Сообщения
- 56,388
- Реакции
- 316,871
Последние темы автора:
- [Алексей Меркулов, Иван Юриков] [AMS³] Архитектурная визуализация 3ds Max + Corona Renderer (2025)
- [Даниил Попов] [DSSGroup] Школа автоподбор. Тариф Я сам (2024)
- [Udemy] [Академия CC AI] Повторное использование безликого контента Youtube (2025)
- [Юлия Киселева] Вау-видео: нейросети + мобильные приложения (2025)
- [Руслан Хасаншин] Нейро-фотосессия (2025)
- #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: