Подборка книг по машинному обучению
#искусственный_интеллект #машинное_обучение #big_data #python #нейронные_сети

Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс.изд.2 [2006, RU, PDF]
#нейронные_сети #алгоритмы #программирование
#искусственный_интеллект

Что такое нейросеть? Как она работает? Как можно применять машинное обучение и нейросети для творческих приложений? Каковы алгоритмы переноса стиля? Какая главная проблема в обучении машин создавать новое? Как учится человек, и как научить машину учиться таким же образом? Что такое творчество? Какие типичные задачи решают с помощью машинного обучения сегодня? Рассказывает Иван Ямщиков, PhD, научный сотрудник Института Макса Планка в Лейпциге, AI-евангелист компании ABBYY.

Смотреть: https://vk.com/wall-51126445_36402

#нейронные_сети #нечеткая_логика #программирование #машинное_обучение

📙 Мультиагентное обучение с подкреплением [2021] Aлфимцeв

Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на языке программирования Python с использованием библиотеки глубокого обучения PyTorch. Средой машинного обучения является компьютерная игра StarCraft II с интерфейсом кооперативного мультиагентного обучения SMAC. Для магистрантов и аспирантов направления подготовки «Информатика и вычислительная техника».
#pytorch #ии #AI #нейронные_сети #машинное_обучение

📔 Основы искусственного интеллекта в примерах на Python [2021] Постолит

Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения. #python #программирование #нейронные_сети #искусственный_интеллект #машинное_обучение

📘 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