Результаты поиска по запросу: [ДМК] Трехмерное глубокое обучение на Python (К. Ма, В. Хегде)

Нейронные сети для компьютерного зрения, прогнозирования временных рядов, НЛП, GANs, Reinforcement Learning и многое другое! Требования: Уметь писать код на Python и Numpy Для теоретической части (по выбору) - понимание производных и вероятности Описание: Вы когда-нибудь задумывались...

В книге проводится анализ методов усиления мощи нейронных сетей за счет биологических алгоритмов в решении задач поиска, оптимизации и управления. Актуальные и чрезвычайно интересные примеры демонстрируют пути формирования передовых направлений науки о данных на основе уходящих в глубокую...

Описание книги: «В это новое издание Уэс внес изменения, так чтобы книга и дальше оставалась востребованным источником по всем аспектам анализа данных с применением Python и pandas. Горячо и настоятельно рекомендую». Пол Берри, лектор и автор книги «Head First Python» Перед вами авторитетное...

Описание книги: Данный классический труд содержит обстоятельное современное введение в машинное обучение (включая глубокое обучение), рассматриваемое сквозь объединяющую призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений. Включен базовый математический аппарат (в т. ч...

Кому будет полезен курс Ученикам 7-11 классов уже изучавших программирование и интересующихся областью машинного обучения. Какие знания дает курс Программирование на Python Обработка данных Знание основных алгоритмов машинного обучения Знание библиотек для построения моделей машинного обучения...

6 апреля (среда) 19:00 МСК - Python, Работа с памятью и GIL - Типы данных - Последовательности - Типы переменных - Функции [Что такое args, kwargs. Что такое замыкание] - Использование lambda - Области видимости [Отличие copy() от deepcopy()] - Объектная модель - Итераторы и генераторы -...

Книга посвящена основам администрирования операционной системы Raspberry Pi OS с особым акцентом на Python. Главной идеей является применение подсистемы systemd для гарантирования действенной и эффективной работы ядра Linux при обеспечении всех трех краеугольных камней работы современного...

Чему вы научитесь Создание итераторов Области кодирования в Python Удивительные средства форматирования строк Генераторы в Python Операции с регулярными выражениями в Python 3.9.0 Встроенные модули Python Создание пакета Python Требования Компьютер и любой текстовый редактор или IDE Основы...

Machine Learning using Python Programming Изучите основные концепции машинного обучения и его алгоритмов, а также способы их реализации в Python 3. Чему вы научитесь: Алгоритмы и терминология машинного обучения Искусственный интеллект Библиотеки Python — Numpy, Pandas, Scikit-learn...

Чему вы научитесь Процесс и модель машинного обучения Заполнение пропусков в данных Линейная регрессия и L1/L2 регуляризация Решающие деревья и ансамбли стекинга Корреляция и взаимная информация Метод главных компонент (PCA) Сингулярное разложение (SVD) Анализ независимых компонент (ICA)...

Забудьте про скучные занятия! Разбавьте их яркими красочными и интересными заданиями! Количество страниц - 68. Более 150 различных заданий на логику, внимание, пространственное мышление и т.д.

Забудьте про скучные занятия! Разбавьте их яркими красочными и интересными заданиями! Количество страниц - 68. Более 150 различных заданий на логику, внимание, пространственное мышление и т.д.

Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей (Дэвид Фостер) Генеративное моделирование - одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за...

Изучение датамайнинга на примерах и упражнениях позволит вам заглянуть за кулисы сложных методов и научиться эффективно работать с данными. В отличие от большинства специализированных инструментов, которые работают по принципу «черного ящика», Excel позволяет просматривать промежуточные...

Глубокое обучение в биологии и медицине (Бхарат Рамсундар, Питер Истман, Виджай Панде, Патрик Уолтерс) Глубокое обучение добилось впечатляющих успехов во многих отраслях. Сейчас оно все глубже проникает в прикладные научные исследования, в частности в биологию и смежные дисциплины. Эта книга...

Дополняя ранее изданную книгу «Вероятностное машинное обучение. Введение», этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность. В...

Описание книги: Биоинформатика – активная область исследований, в которой используется ряд простых и сложных вычислений для извлечения ценной информации из биологических данных. Из книги вы узнаете, как управлять этими задачами с помощью языка Python. Вы рассмотрите ключевые методы...

В книге на наглядных примерах показано, как использовать встроенные графические примитивы Python – точки, линии и стрелки — для создания сложной графики, визуализации двух- и трехмерных объектов, диаграмм с данными и технических иллюстраций. Изучив книгу, вы сможете: • cоздавать 2D- и...

Книга содержит описание языка Lua в объеме, достаточном для разработки модуля надстройки, а также описание объектной модели МойОфис. В нескольких главах рассматривается работа с абзацами, списками, табличными листами и диапазонами, инструментами для рецензирования документов и пр. В конце каждой...

Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант...