машинное обучение

Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение – и особенно глубокие нейронные сети – может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет...

Проектирование и развертывание системы машинного обучения — это сложный многоэтапный процесс, требующий разнообразных компетенций и участия специалистов разных ролей. Независимо от того, интегрируете ли вы ML в существующий проект или проектируете ML-систему с нуля, вам необходимо...

Хотите освоить машинное обучение с практическими примерами и кодом? Вы разберётесь, как визуализировать данные, выявлять сезонность и аномалии, чтобы принимать управленческие решения на основе точного анализа!

Узнайте тонкости работы алгоритмов ML, чтобы эффективно решать задачи и повышать производительность используемых моделей. Познакомьтесь с фундаментальными математическими основами важнейших алгоритмов машинного обучения и вариантами их реализации на Python. Особое внимание уделяется...

Чему вы научитесь Внедрите в свою работу системы логирования, на примере ClearML Разберётесь как писать меньше рутинного кода с помощью PyTorch Lightning Попрактикуетесь превращать ноутбуки в продакшен код Соберёте свои пайплайны на основе мощной связки ClearML + PyTorch Lightning Компенсируете...

Чему вы научитесь: Использовать предварительно написанные библиотеки на python для работы с мощными алгоритмами. Советы и рекомендации для ускорения процесса моделирования и получения лучших результатов. Делайте прогнозы, используя расширенный регрессионный анализ с Python. Современные методы...

Машинное обучение: Метрики качества классификации и регрессии Одним из основных требований к датасаентисту является – хорошее знание метрик качества оценки моделей машинного обучения. Обучить модель и сделать предсказания – это важный момент, но не менее важным является способность правильно...

Машинное обучение: Кросс-валидация и оптимизация гиперпараметров Этот курс охватывает ключевые методы и инструменты кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров моделей машинного обучения, используя инструменты библиотеки Scikit-learn. В рамках курса рассматриваются различные стратегии...

Научитесь создавать надежные и эффективные ML-системы и поддерживать их стабильную работу Зачем изучать проектирование ML-систем? Машинное обучение — это больше, чем просто модели. Чтобы алгоритмы работали в реальном мире, нужна система, которая масштабируется, обновляется и приносит пользу...

«Альманах MidJourney» — практическое руководство по созданию впечатляющих изображений с помощью одной из самых мощных нейросетей. Книга подойдёт тем, кто хочет использовать MidJourney для творчества и заработка. Вы узнаете, как генерировать изображения, настраивать формат, стиль и качество...

Практический мануал и стратегический конструктор для тех, кто проектирует, внедряет и развивает продукты с использованием LLM. Здесь вы не найдёте списков “хаков” или волшебных промптов. Вместо этого — системный подход к работе с LLM как с когнитивным компонентом продукта. Если у вас инженерное...

Погружение в машинное и глубокое обучение В современном цифровом мире Deep Learning играет одну из ведущих ролей, определяя будущее технологий. Если вас всегда увлекала эта динамичная область, но вы сталкивались с очень сложными техническими текстами, то книга Саймона Принса — именно то, что...

Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в...

Практическое руководство по использованию Python для решения задач машинного обучения. В книге подробно рассмотрены ключевые концепции, методы и инструменты, которые необходимы для построения эффективных моделей и работы с различными типами данных. Читатели узнают, как подготовить данные...

Машинное обучение давно уже стало синонимом искусственного интеллекта. Оно проникло во многие аспекты нашей жизни и стало одной из важнейших областей современной науки. Эта книга — путеводитель по ключевым идеям машинного обучения. Вы узнаете, как методы машинного обучения получаются из основных...

В рамках статистического подхода излагаются основы машинного обучения и распознавания образов. Изучаются методы и моде-ли, применяемые для решения задач регрессии и классификации, кластеризации и анализа данных. Рассматриваются аспекты приме-нения для решения указанных задач искусственных...

Мини-курс «Большие данные и машинное обучение: основы Data Science» Описание курса Данный курс посвящен основам науки о данных, охватывая как практические инструменты и библиотеки программирования на Python, так и теоретические основы вероятности и искусственного интеллекта. Вы узнаете о...

NLP без прикрас: Секреты общения с машинным мозгом — это глубокое и увлекательное путешествие в мир технологий, которые меняют наш взгляд на язык, коммуникацию и искусственный интеллект. Эта книга рассказывает о том, как машины учатся понимать человеческий язык, распознавать эмоции, создавать...

Миссия книги - профилактика КиберПреступности. В книге представлены ключевые аспекты информационной безопасности: • Управление идентификацией и доступом IAM • Психология киберпреступности • Generative AI • Искусственный интеллект и машинное обучение • Responsible AI & Governance AI • RAG-...

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...