Machine Learning (ML)
Всего материалов: 44.
Building Computer Vision Applications Using Artificial Neural Networks: With Examples in OpenCV and TensorFlow with Python. 2 Ed
Коротко и по делу о том, что важно знать про book. Computer vision is constantly evolving, and this book has been updated to reflect new topics that have emerged in the field since the first edition’s…
Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with Analytic Solver Data Mining. 4 Ed
Ниже — практический обзор по теме «data». Machine learning―also known as data mining or predictive analytics―is a fundamental part of data science. It is used by organizations in a wide variety of are…
Machine Learning Model Serving Patterns and Best Practices: A definitive guide to deploying, monitoring, and providing accessibility to ML models in production
Коротко и по делу о том, что важно знать про model. Serving patterns enable data science and ML teams to bring their models to production. Most ML models are not deployed for consumers, so ML engineer…
Applied Machine Learning and High-Performance Computing on AWS: Accelerate the development of machine learning applications following architectural best practices
В этом материале разберём тему: models. Machine learning (ML) and high-performance computing (HPC) on AWS run compute-intensive workloads across industries and emerging applications. Its use cases can…
Random Matrix Methods for Machine Learning
Коротко и по делу о том, что важно знать про learning. This enables a precise understanding, and possible improvements, of the core mechanisms at play in real-world machine learning algorithms. This b…
Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов. Практические решения от предобработки до глубокого обучения. 2 изд
Коротко и по делу о том, что важно знать про обучения. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и о…
System Design: Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью
Ниже — практический обзор по теме «систем». Собеседования по проектированию систем машинного обучения — самые сложные. Если нужно подготовиться к такому, книга создана специально для вас.Также она пом…
Machine Learning Interviews: Kickstart Your Machine Learning and Data Career
Ниже — практический обзор по теме «machine». But the responsibilities and skill sets required of ML professionals still vary drastically from company to company, making the interview process difficult…
Machine Learning Theory and Applications: Hands-on Use Cases with Python on Classical and Quantum Machines
Коротко и по делу о том, что важно знать про learning. This comprehensive guide covers a wide range of topics, including data preparation, feature engineering techniques, commonly utilized machine lea…
Introduction to Python and Large Language Models: A Guide to Language Models
В этом материале разберём тему: llms. Gain a solid foundation for Natural Language Processing (NLP) and Large Language Models (LLMs), emphasizing their significance in today's computational world…
Машинное обучение для абсолютных новичков. Вводный курс, изложенный простым языком
В этом материале разберём тему: машинного. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Практическое и подробное…
Machine Learning Production Systems: Engineering Machine Learning Models and Pipelines
Ниже — практический обзор по теме «that». Using machine learning for products, services, and critical business processes is quite different from using ML in an academic or research setting—especially …