धन उगाहना 15 सितंबर, 2024 – 1 अक्टूबर, 2024 धन उगाहने के अभियान के बारे में

Теория и практика машинного обучения.

Main
Computers - Artificial Intelligence (AI)
Теория и практика машинного обучения.

Теория и практика машинного обучения.

Воронина В.В., Михеев А.В., Ярушкина Н.Г., Святов К.В.

0 / 0

यह पुस्तक आपको कितनी अच्छी लगी?

फ़ाइल की गुणवत्ता क्या है?

पुस्तक की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए यह पुस्तक डाउनलोड करें

डाउनलोड की गई फ़ाइलों की गुणवत्ता क्या है?

श्रेणियाँ:

Computers - Artificial Intelligence (AI)

साल:

2017

भाषा:

russian

ISBN 10:

597951712X

ISBN 13:

9785979517124

फ़ाइल:

PDF, 4.11 MB

IPFS:

,

russian, 2017

ऑनलाइन पढ़ें

में रूपांतरण जारी है

में रूपांतरण विफल रहा

आप के लिए दिलचस्प हो सकता है

Флах П. — Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных

Рашка С. — Python и машинное обучение.

Даррен Кук — Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О.

Барсегян А. и др. — Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining

Жерон Орельен — Прикладное машинное обучение с помощью scikit-learn и tensorflow

Маркос Лопез де Прадо — Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса

Анкур Пател — Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python

Ханнес Хапке, Кэтрин Нельсон — Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow

Андрей Бурков — Машинное обучение без лишних слов

Араки Масахиро (автор), Ватари Макана (худ.) — Занимательное машинное обучение: манга

Шумский С. А. — Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта

Вьюгин В.В. — Математические основы машинного обучения и прогнозирования

Нишант Шакла — Машинное обучение и TensorFlow

Ной Гифт — Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии

Ланц Бретт — Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа

С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская — Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей

Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф — Машинное обучение

Стюарт Рассел, Питер Норвиг — Искусственный интеллект. Современный подход

Хайкин С. — Нейронные сети: полный курс + файлы с CD

Мэтт Харрисон — Машинное обучение: карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python

Петер Флах — Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных

Л.П. Коэльо, В. Ричард — Построение систем машинного обучения на языке Python

Себастьян Рашка — Python и машинное обучение

Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти — Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python

Кларенс Чио, Дэвид Фримэн — Машинное обучение и безопасность

Джефф Хултен ; пер. с англ. В. С. Яценкова — Разработка интеллектуальных систем: введение в технологию машинного обучения

Крис Элбон — Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов

Андреас Мюллер, Сара Гвидо — Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными

Тарик Рашид — Создаем нейронную сеть

Рышард Тадеусевич, Барбара Боровик, Томаш Гончаж, Бартош Леппер — Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ

Мерков А.Б. — Введение в методы статистического обучения

Гладилин П.Е., Боченина К.О. — Технологии машинного обучения.

Артем Груздев — Предварительная подготовка данных в Python

Артем Груздев — Машинное обучение в Python. Модуль 1. Предварительная подготовка данных в Python, 1-я часть

Гладилин П. Е., Боченина К. О. — Технологии машинного обучения: Учебно-методическое пособие

Филимонов А. Б., Филимонов Н. Б. — Основы нечеткой логики: Учебное пособие

Тони Охеда — Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка

Мерков А.Б. — Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения.

Демиденко А. — Машинное обучение. Погружение в технологию.

Андреас Мюллер, Сара Гридо — Введение в машинное обучение с помощью Python

Ростовцев, Владимир Сергеевич. — Теория и применение нечеткой логики

Бабич М.Ю., Бурмистров А.В., Мартышкин А.И. — Нечеткие объекты в информационных технических системах обработки изображений. Конспект лекций для студентов специальности 230100.62 дневной, вечерней и заочной форм обучения

सबसे उपयोगी शब्द