Глубокое обучение в биологии и медицине [2020] Рамсундар, Истман, Уолтерс

➡️ Скачать книгу

#машинное_обучение #искусственный_интеллект #глубокое_обучение #алгоритмы #python #биология

📘 Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python [2022] Грессер Л., Кенг В.

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 игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники.
Эта книга — введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL.
#машинное_обучение #искусственный_интеллект #глубокое_обучение #алгоритмы #python

📕 Шаблоны и практика глубокого обучения [2022] Ферлитш Эндрю

📙 Deep Learning Patterns and Practices [2021] Andrew Ferlitsch

💾 Скачать книги

#машинное_обучение #искусственный_интеллект #глубокое_обучение #программирование #python

📘 Машинное обучение. Паттерны проектирования [2022] Лакшманан, Мунн, Робинсон

📕 Machine Learning Design Patterns: Solutions to Common Challenges in Data Preparation, Model Building, and MLOps [2020] Lakshmanan, Robinson, Munn

💾 Скачать книги

📝 Вы узнаете , как:
▪️ Выявлять и устранять общие проблемы при обучении, оценке и внедрении моделей ML
▪️ Представление данных для различных типов моделей ML, включая встраивания, пересечения объектов и многое другое
▪️ Выберите правильный тип модели для конкретных задач
▪️ Создайте надежный цикл обучения, который использует контрольные точки, стратегию распределения и настройку гиперпараметров
▪️ Развертывание масштабируемых систем ML, которые вы можете переобучить и обновить для отражения новых данных
▪️ Интерпретируйте прогнозы модели для заинтересованных сторон и убедитесь, что модели справедливо относятся к пользователям.
#глубокое_обучение #искусственный_интеллект #python #машинное_обучение #нейронные_сети

📗 Машинное обучение с участием человека [2022] Роберт (Манро) Монарх

💾 Скачать книгу

Книга предназначена для специалистов по работе с данными, разработчиков программного обеспечения и тех, кто делает первые шаги в работе с машинным обучением.

#глубокое_обучение #искусственный_интеллект #машинное_обучение #нейронные_сети #ИИ #AI

📗 Компьютерное зрение Передовые методы и глубокое обучение [2022] Дэвис Рой, Терк Мэтью
📘 Advanced Methods and Deep Learning in Computer Vision (Computer Vision and Pattern Recognition) [2021] E. R. Davies, Matthew Turk

💵 Купить книгу

💾 Скачать книги

Новенькая книга о передовых методах компьютерного зрения. В архив добавлена также книга на оригинальном языке EN.

👨🏻‍💻 Для тех, кто захочет пожертвовать на покупку новых книг и админу на кофе:
ЮMoney: 410012169999048
Карта ВТБ: 4272290768112195
Карта Сбербанк: 2202200638175206

#компьютерное_зрение #программирование #алгоритмы #глубокое_обучение #алгоритмы

📕 Глубокое обучение на Python. 2-е межд. изд. [2023] Шолле Франсуа
📕 Deep Learning with Python [2021] François Chollet

⚠️ Книги предоставляется вам для ознакомления и не для распространения

💵 Купить книги (EN-версия) или (RU-версия)

💾 Ознакомиться с книгами

👨🏻‍💻 Для тех, кто захочет пожертвовать на покупку новых книг и админу на кофе:
ЮMoney: 410012169999048
Карта ВТБ: 4272290768112195
Карта Сбербанк: 2202200638175206

What's inside
• Deep learning from first principles
• Image classification and image segmentation
• Time series forecasting
• Text classification and machine translation
• Text generation, neural style transfer, and image generation
#python #программирование #глубокое_обучение #deep_learning #искусственный_интеллект #AI

📕 Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python [2023] Орланд Пол
📕 Math for Programmers: 3D graphics, machine learning, and simulations with Python [2021] Paul Orland

⚠️ Книги предоставляется вам для ознакомления и не для распространения

💵 Купить книги (EN-версия) или (RU-версия)

📖 Напоминаю, что Вы можете купить книгу в бумаге! Для наших подписчиков лучшие условия.
-35% по промокоду: PHYSICS MATH CODE
💡 Подробности тут

💾 Ознакомиться с книгами

Чтобы получить работу в областях науки о данных, машинного обучения, компьютерной графики или криптографии, вам необходимо иметь сильные математические навыки. Автор учит математике, необходимой для карьеры, концентрируясь на том, что вам нужно знать как разработчику. Книга наполнена большим количеством полезных графиков и содержит более 300 упражнений и мини-проектов.

👨🏻‍💻 Для тех, кто захочет пожертвовать на покупку новых книг и админу на кофе:
ЮMoney: 410012169999048
Карта ВТБ: 4272290768112195
Карта Сбербанк: 2202200638175206

#python #программирование #глубокое_обучение #математика #искусственный_интеллект #AI

📙 Deep Learning Architectures. A Mathematical Approach [2020] Ovidiu Calin

В этой книге описывается, как нейронные сети работают с математической точки зрения. Нейросети можно интерпретировать как универсальные аппроксиматоры функций. Книга устраняет разрыв между идеями и концепциями, которые сегодня используются на интуитивном уровне, и точным современным математическим языком. Её можно использовать в аспирантуре по глубокому обучению, при этом первые несколько частей доступны для студентов старших курсов. Кроме того, она будет интересна исследователям машинного обучения, интересующимся теоретическим пониманием предмета.

💾 Скачать книгу

Достоинства:
▪️ Раскрыты даже довольно редкие теоретические темы;
▪️ Простым языком объяснены сложные математические абстракции.

Глубокое обучение — совокупность методов машинного обучения (с учителем, с частичным привлечением учителя, без учителя, с подкреплением), основанных на обучении представлениям, а не специализированных алгоритмах под конкретные задачи. #deep_learning #глубокое_обучение #ИИ #AI #искусственный_интеллект #машинное_обучение #математика #программирование

📕 Эволюционный глубокой поиск в нейронной архитектуре: основы, методы и последние достижения [2023] Янан Сан , Гэри Г. Йен , Мэнцзе Чжан

💾 Скачать книгу

В этой книге систематически, глава за главой, излагаются основы, методы и последние достижения эволюционного поиска по глубокой нейронной архитектуре. Это предоставит целевым читателям достаточную информацию для изучения с нуля. В частности, части метода посвящены поиску архитектуры неконтролируемых и управляемых глубоких нейронных сетей. Основной аудиторией будут люди, которые хотели бы использовать глубокие нейронные сети, но не имеют / ограничивают опыт ручного проектирования оптимальных глубоких архитектур. Это могут быть исследователи, которые сосредоточены на разработке новых методов поиска эволюционной глубокой архитектуры для общих задач, студенты, которые хотели бы изучить знания, связанные с поиском эволюционной глубокой нейронной архитектуры, и провести соответствующие исследования в будущем, а также практики из областей компьютерного зрения, обработки естественного языка и других, где глубокие нейронные сети успешно и в значительной степени используются в соответствующих областях. #программирование #алгоритмы #квантовые_вычисления #глубокое_обучение #deep_learning #искусственный_интеллект #AI

📙 Automated Machine Learning with AutoKeras: Deep learning made accessible for everyone with just few lines of coding [2021] Luis Sobrecueva

Чему вы научитесь:
▪️ Настройте рабочую станцию глубокого обучения с помощью TensorFlow и AutoKeras
▪️ Автоматизируйте конвейер машинного обучения с помощью AutoKeras
▪️ Создавайте и внедряйте классификаторы изображений и текста и регрессоры с помощью AutoKeras
▪️ Используйте Auto Keras для выполнения анализа настроений текста, классифицируя его как негативный или положительный
▪️ Используйте возможности автопроизводителей для классификации документов по темам
▪️ Максимально используйте возможности автопроизводителей, используя его самые мощные расширения

💾 Скачать книгу

Эта книга предназначена для энтузиастов машинного обучения и глубокого обучения, которые хотят применить автоматизированные методы ML к своим проектам. Ожидается, что предварительные базовые знания в области программирования на Python и машинного обучения позволят извлечь максимальную пользу из этой книги.

#программирование #алгоритмы #квантовые_вычисления #глубокое_обучение #deep_learning #искусственный_интеллект #AI #python

📙 Automated Machine Learning with AutoKeras: Deep learning made accessible for everyone with just few lines of coding [2021] Luis Sobrecueva

AutoKeras is an AutoML open-source software library that provides easy access to deep learning models. If you are looking to build deep learning model architectures and perform parameter tuning automatically using AutoKeras, then this book is for you. This book teaches you how to develop and use state-of-the-art AI algorithms in your projects. It begins with a high-level introduction to automated machine learning, explaining all the concepts required to get started with this machine learning approach. You will then learn how to use AutoKeras for image and text classification and regression. As you make progress, you'll discover how to use AutoKeras to perform sentiment analysis on documents. This book will also show you how to implement a custom model for topic classification with AutoKeras. Toward the end, you will explore advanced concepts of AutoKeras such as working with multi-modal data and multi-task, customizing the model with AutoModel, and visualizing experiment results using AutoKeras Extensions. By the end of this machine learning book, you will be able to confidently use AutoKeras to design your own custom machine learning models in your company. #программирование #алгоритмы #квантовые_вычисления #глубокое_обучение #deep_learning #искусственный_интеллект #AI #python

📗 Computer Vision: Algorithms and Applications (Texts in Computer Science) [2022] Richard Szeliski
📗 Компьютерное зрение: алгоритмы и приложения [2022] Ричард Шелиски

💾 Скачать книгу

Компьютерное зрение: алгоритмы и приложения исследует разнообразие методов, используемых для анализа и интерпретации изображений. В нем также описываются сложные приложения реального мира, в которых успешно используется vision, как в специализированных приложениях, таких как поиск изображений и автономная навигация, так и для выполнения увлекательных задач потребительского уровня, которые учащиеся могут применять к своим личным фотографиям и видео. Этот исключительно авторитетный и всеобъемлющий учебник/ справочник представляет собой не просто источник “рецептов”, но и научный подход к постановке задач компьютерного зрения. Затем эти задачи анализируются с использованием новейших классических моделей и моделей глубокого обучения и решаются с использованием строгих инженерных принципов.

👨🏻‍💻 Для тех, кто захочет пожертвовать на покупку новых книг и админу на кофе:
ЮMoney: 410012169999048
Карта ВТБ: 4272290768112195
Карта Сбербанк: 2202200638175206

#компьютерное_зрение #программирование #алгоритмы #глубокое_обучение #алгоритмы

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📗 Computer Vision: Algorithms and Applications [2022] Richard Szeliski

Computer Vision: Algorithms and Applications explores the variety of techniques used to analyze and interpret images. It also describes challenging real-world applications where vision is being successfully used, both in specialized applications such as image search and autonomous navigation, as well as for fun, consumer-level tasks that students can apply to their own personal photos and videos.

More than just a source of “recipes,” this exceptionally authoritative and comprehensive textbook/reference takes a scientific approach to the formulation of computer vision problems. These problems are then analyzed using the latest classical and deep learning models and solved using rigorous engineering principles.

Topics and features:
▪️ Structured to support active curricula and project-oriented courses, with tips in the Introduction for using the book in a variety of customized courses
▪️ Incorporates totally new material on deep learning and applications such as mobile computational photography, autonomous navigation, and augmented reality
▪️ Presents exercises at the end of each chapter with a heavy emphasis on testing algorithms and containing numerous suggestions for small mid-term projects
▪️ Includes 1,500 new citations and 200 new figures that cover the tremendous developments from the last decade
▪️ Provides additional material and more detailed mathematical topics in the Appendices, which cover linear algebra, numerical techniques, estimation theory, datasets, and software

Suitable for an upper-level undergraduate or graduate-level course in computer science or engineering, this textbook focuses on basic techniques that work under real-world conditions and encourages students to push their creative boundaries. Its design and exposition also make it eminently suitable as a unique reference to the fundamental techniques and current research literature in computer vision.
#компьютерное_зрение #программирование #алгоритмы #глубокое_обучение #алгоритмы

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib