- Регистрация
- 8 Сен 2016
- Сообщения
- 563.792
- Реакции
- 269.199
**Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров**
*Автор: Джеф Просиз*
ISBN: 978-601-09-5051-1
Количество страниц: 640
Печать: Черно-белая
Формат: pdf скан
В этой книге рассматривается применение искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной сфере. Вы найдете подробное описание популярных алгоритмов машинного обучения, а также информацию о том, когда их лучше всего использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на Python с использованием библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей с помощью Keras и TensorFlow. Рассматриваются основы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания моделей распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей для ответов на естественно-языковые вопросы и перевода текста на другие языки. Также обсуждается использование облачных API Cognitive Services для интеграции ИИ в различные приложения.
Эта книга поможет вам:
- Понять суть машинного и глубокого обучения;
- Узнать, как работают популярные алгоритмы машинного обучения и когда их применять;
- Создать модели машинного обучения на Python с помощью Scikit-Learn;
- Изучить создание нейронных сетей с использованием Keras и TensorFlow;
- Обучать и оценивать регрессионные модели, модели классификации;
- Разрабатывать модели распознавания лиц и объектов;
- Строить языковые модели для ответов на вопросы и перевода текста;
- Внедрять искусственный интеллект с помощью облачных API Cognitive Services в ваши приложения.
*Автор: Джеф Просиз*
ISBN: 978-601-09-5051-1
Количество страниц: 640
Печать: Черно-белая
Формат: pdf скан
В этой книге рассматривается применение искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной сфере. Вы найдете подробное описание популярных алгоритмов машинного обучения, а также информацию о том, когда их лучше всего использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на Python с использованием библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей с помощью Keras и TensorFlow. Рассматриваются основы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания моделей распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей для ответов на естественно-языковые вопросы и перевода текста на другие языки. Также обсуждается использование облачных API Cognitive Services для интеграции ИИ в различные приложения.
Эта книга поможет вам:
- Понять суть машинного и глубокого обучения;
- Узнать, как работают популярные алгоритмы машинного обучения и когда их применять;
- Создать модели машинного обучения на Python с помощью Scikit-Learn;
- Изучить создание нейронных сетей с использованием Keras и TensorFlow;
- Обучать и оценивать регрессионные модели, модели классификации;
- Разрабатывать модели распознавания лиц и объектов;
- Строить языковые модели для ответов на вопросы и перевода текста;
- Внедрять искусственный интеллект с помощью облачных API Cognitive Services в ваши приложения.
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Вязание] Элегантный пуловер-реглан с графичными линиями Isa Raglan, вязаный спицами сверху [Вяжи.ру] [aegyoknit]
- Тыква и Кабачок [Аалия Маджид]
- [Вязание] Norma Blouse — полосатый джемпер спицами из мохера | мягкий базовый пуловер [Вяжи.ру] [My Favourite Things]
- [Шитье] Закрытый клуб (ноябрь 2026) [Альбина Скрипка]
- [Вязание] Полосатый свитер-реглан Too-Ticky, вязаный полупатентной резинкой спицами сверху [Вяжи.ру] [Julia Wilkens]
- Подписка на тексты Виктора Мараховского (октябрь 2026) [Тариф Вселенная под присмотром] [Виктор Мараховский]
- [ИИ] Чат-бот с искусственным интеллектом ChatGPT [Pro №1, на 1 месяц до 10 человек] [chatgpt.com]
- Кондитерский клуб Pastry Club (ноябрь 2026) [Мария Селянина]