Ваша корзина пустая
Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.
Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями, работающими примерами и детально раскрывает все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения.
Третье издание книги обновлено с целью учета версии библиотеки TensorFlow 2 и последних добавлений в scikit-learn. Оно расширено для охвата двух самых современных методик машинного обучения: обучения с подкреплением и порождающих состязательных сетей.
Эта книга — ваш попутчик в машинном обучении с применением Python, будь вы разработчиком приложений на языке Python, не знакомым с машинным обучением, или разработчиком, желающим углубить свои знания в современных областях.
Основные темы книги
Новое издание пересмотрено и расширено с целью охвата TensorFlow 2, порождающих состязательных сетей (GAN) и обучения с подкреплением. Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.
Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями и работающими примерами, детально раскрывая все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения.
Обновленное с учетом библиотеки TensorFlow 2.0 третье издание предлагает читателям ознакомиться с ее новыми средствами API-интерфейса Keras, а также с последними добавлениями в scikit-learn. Оно расширено для охвата самых современных методик обучения с подкреплением, основанных на глубоком обучении, и введения в порождающие состязательные сети. Наконец, в книге также проводится исследование подобласти обработки естественного языка (NLP), называемой смысловым анализом, что поможет вам использовать алгоритмы машинного обучения для классификации документов.
Об авторах
Себастьян Рашка, автор ставшего бестселлером 2-го издания этой книги, обладает многолетним опытом написания кода на языке Python. Он проводил многочисленные семинары по практическому применению науки о данных, машинному обучению и глубокому обучению, включая руководство по машинному обучению на SciPy — ведущей конференции, посвященной научным расчетам с помощью Python.
Несмотря на то что исследовательские проекты Себастьяна сосредоточены главным образом на решении задач в области вычислительной биологии, ему нравится писать и говорить на темы науки о данных, машинного обучения и языка Python в общем, и он стремится помочь людям разрабатывать решения, управляемые данными, без обязательного знания подоплеки машинного обучения.
Недавно его работа и вклад были отмечены званием выдающегося аспиранта 2016–2017, а также наградой ACM Computing Reviews’ Best of 2016.
В свободное время Себастьян любит участвовать в проектах с открытым кодом, а методы, которые он реализовал, теперь успешно используются в состязаниях по машинному обучению, таких как Kaggle.
Вахид Мирджалили получил звание PhD в машиностроении, работая над новаторскими методами для крупномасштабных вычислительных эмуляций молекулярных структур. В настоящее время он сосредоточил свою научно-исследовательскую работу на приложениях машинного обучения в разнообразных проектах компьютерного зрения в отделении компьютерных наук и инженерии Университета штата Мичиган.
Вахид избрал Python в качестве главного языка программирования, и на протяжении своей научно-исследовательской карьеры накопил громадный опыт в написании кода Python. Он преподавал программирование на Python инженерной группе в Университете штата Мичиган, что дало ему возможность помочь студентам понять разные структуры данных и разрабатывать эффективный код на Python.
Наряду с тем, что обширные исследовательские интересы Вахида сконцентрированы на приложениях глубокого обучения и компьютерного зрения, он особенно интересуется использованием приемов глубокого обучения для усиления приватности в биометрических данных, таких как изображения лиц, чтобы не раскрывалась информация сверх той, что пользователи намеревались показывать. Кроме того, он также сотрудничает с командой инженеров, работающих над беспилотными автомобилями, где проектирует модели на основе нейронных сетей для слияния многоспектральных изображений с целью обнаружения пешеходов.
Конец эпохи self-help: Как перестать себя совершенствовать
Свен Бринкман
Де Ойра
Таня Стус
Мио, мой Мио!
Астрид Линдгрен
Закладка Work Dream Never
Математика для чайников. Сборник задач
Марк Зегарелли
Добрые феи. Супернаклейки
Приключение. Графический роман
Аарон Бекер
Гарри Поттер и Философский камень (с цветными иллюстрациями)
Джоан Роулинг
Маркетинг от А до Я. 80 концепций, которые должен знать каждый менеджер
Филип Котлер
Шкура у грі
Нассим Николас Талеб
Розумний кишківник Як змінити своє тіло зсередини
Майкл Мозлі
Двадцать тысяч лье под водой
Жюль Верн
Я так и знал! Теория ограничений для розничной торговли
Элияху Моше Голдрат
Иллюстрированный атлас. Динозавры
Майкл К. Бретт-Шуман
Считаю до трех! Что делать, если дети сводят нас с ума
Катя Шницлер
SQL за 10 минут
Бен Форта
Анна Каренина
Лев Толстой
Слушай свое тело - твоего лучшего друга
Лиз Бурбо
100 главных правил здоровья для пожилых людей
Наталья Степанова
Ирландец. "Я слышал, ты красишь дома"
Чарльз Брандт
Тіло. Інструкція з використання
Білл Брайсон
Айвенго
Вальтер Скотт
Суть перемен: путеводитель. Инструменты и тактика руководства преобразованиями в компании
Коэн Дэн С.
Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти
Рисование головы и рук
Эндрю Лумис
Зооландія. Розмальовка ХХL (конверт)
Положення (стандарти) бухгалтерського обліку
Двадцать тысяч лье под водой (иллюстр. З. Буриана)
Червоний. Без лінії фронту
Андрей Кокотюха
Корпоративная культура Toyota. Уроки для других компаний
Джеффри Лайкер
It
Стивен Кинг
10 типов женщин
Галина Шабшай
Зов Кукушки
Роберт Гэлбрейт
Адвокатський іспит: підготовчий курс
Баулін О.В., Лебідь В.І., Матвєєв П.С.
Кибервойн@: Пятый театр военных действий
Шейн Харрис
Как оценить бизнес по аналогии: Пособие по использованию сравнительных рыночных коэффициентов
Чиркова Е.
Практическое пособие Ч.2 к реш. зад. по высшей математике
Полозюк О.Е.
Основы анатомии человека. Наглядное руководство для художников
Роберто Ости
Банківські операції. Навчальний посібник рекомендовано МОН України
Костянтин Ковальчук
Солодка Даруся
Марія Матіос
Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow
Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили
Курс практического программирования в Delphi. Объектно - ориентированное программирование
Санников Е. В.
Изучаем Python, том 1
Марк Лутц
The OPEN Process Framework
Firesmith Donald, Henders
Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии
Ной Гифт
Искусственный интеллект для чайников
Джон Поль Мюллер, Лука Массарон
Delphi/Kylix Database Development
Harmon Eric
Python 3 и PyQt 5. Разработка приложений
Владимир Дронов, Николай Прохоренок
C# для профессионалов: тонкости программирования
Джон Скит
Язык программирования D
Андрей Александреску
i-Mode Deneloper's Guide
Wallace Paul
Изучаем MonoTouch. Создание приложений на платформе iOS с помощью C# и .NET
Майкл Блюстайн
Оптимизация программ на C++. Проверенные методы повышения производительности
Курт Гантерот
Python. Карманный справочник
Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами
Даг Хеллман
Flash-реклама. Разработка микросайтов, рекламных игр и фирменных приложений с помощью Adobe Flash
Джейсон Финкэнон
Рефакторинг: улучшение проекта существующего кода
Мартин Фаулер, Кент Бек, Джон Брант, Уильям Апдайк
Уроки Web-мастера +CD
Усенков
Java: эффективное программирование
Джошуа Блох
ASP.NET Core MVC 2 с примерами на C# для профессионалов
Адам Фримен
Оформите подписку и получайте специальные предложения на почту