Будет издана уникальная книга «Искусственный интеллект: современный подход», Стюарт Рассел и Питер Норвиг, 4-е издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, ~1200 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2021

Будет издана в 2-х томах уникальная книга «Искусственный интеллект: современный подход», Стюарт Рассел и Питер Норвиг, 4-е издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, ~1200 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2021

В новом долгожданном обновленном и пересмотренном издании книги «Искусственный интеллект: современный подход» (AIMA-4) область искусственного интеллекта (ИИ) исследуется и анализируется во всей ее обширности и глубине

В 4-м издании читатель познакомится с новейшими технологиями и концепциями, представленными в более унифицированном виде с новым или расширенным охватом таких тем, как машинное обучение, глубокое обучение, трансферное обучение, многоагентные системы, робототехника, обработка естественного языка, проблема причинности, вероятностное программирование, а также конфиденциальность, беспристрастность и безопасность ИИ

НОВОЕ в 4-ом издании книги «Искусственный интеллект: современный подход»

Читателю предлагается наиболее всеобъемлющее, уточненное и приведенное к настоящему моменту введение в теорию и практику искусственного интеллекта:

* Основные определения систем искусственного интеллекта были обобщены в целях исключения из них стандартного предположения о том, что цель точно установлена и известна интеллектуальному агенту. Вместо этого полагается, что агент может быть неуверен в истинных целях человека (или людей), от имени которых он действует

* На созданном и поддерживаемом авторами веб-сайте книги по адресу http://aima.cs.berkeley.edu/ имеются такие разделы, как комментарии и обсуждения читателей, упражнения и задания, интерактивный репозиторий программных кодов на различных языках, рекомендации и дополнительные материалы для преподавателей, а также многое другое
** Интерактивные упражнения для студентов теперь доработаны с целью поддержки непрерывного внесения обновлений и добавлений
** Обновленное интерактивное программное обеспечение теперь предоставляет студентам больше возможностей для завершения проектов и включает реализацию представленных в книге алгоритмов плюс дополнительные примеры программ и приложений на языках Python, Java и Javascript
** Новые учебные видеоуроки обеспечивают более глубокое участие студентов в воплощении в жизнь излагаемых ключевых концепций

Изложение новейших технологий и современных концепций ИИ в 4-ом издании ведется в более единообразной манере:

* Обновленные главы теперь включают более расширенный охват таких тем, как вероятностное программирование (глава 15), принятие решений в многоагентных системах (глава 18, при участии Майкла Вулдбриджа), глубокое обучение (глава 21, при участии Яна Гудфеллоу) и глубокое обучение при обработке естественных языков (глава 24 при участии Джейкоба Девлина и Мей-Винг Чанг)
* Расширенный охват темы машинного обучения
* Существенно обновленный материал по робототехнике, включая такие темы, как взаимодействие роботов с людьми и применение обучения с подкреплением в робототехнике
* Новые разделы по причинности, написанные при участии Джуди Перл
* Новые разделы по применению поиска по методу Монте-Карло в играх и робототехнике
* Новые разделы по передаче знаний при глубоком обучении в целом и в случае естественных языков
* Новые разделы по конфиденциальности, беспристрастности и безопасности в будущем использовании
* Расширенное рассмотрение новейших достижений в области применения искусственного интеллекта
* Обновление разделов по компьютерному зрению, пониманию естественных языков и распознанию речи с целью отражения того влияния, которое методы глубокого обучения оказали на эти области исследований

Оригинал книги: «Artificial Intelligence: A Modern Approach» (AIMA-4), Stuart Russel, Peter Norvig, 4th edition, 1136 pages, ISBN 9780134610993, April 11, 2020
ЗДЕСЬ - первые 18 страниц книги на англ.яз

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Распознавание образов и машинное обучение» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

Будет издана книга «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», Орельен Жерон, 2-е издание (в переводе Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, ~900 стр., ISBN 978-5-907203-33-4, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 - заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2» в интернет-магазине ComBook.ru

Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных

За счет применения конкретных примеров, минимума теории и двух фреймворков Python производственного уровня – Scikit-Learn и TensorFlow 2 – обновленное издание этой ставшей бестселлером книги поможет вам получить интуитивное представление о концепциях и инструментах, предназначенных для построения интеллектуальных систем

Специалисты-практики освоят целый диапазон методик, которые они смогут быстро применить в своей работе. В части 1 задействуется Scikit-Learn для представления фундаментальных задач машинного обучения, таких как простая линейная регрессия

В части 2, которая была подвергнута значительным обновлениям, задействованы Keras и TensorFlow 2, чтобы провести читателя по более сложным методам машинного обучения, использующим глубокие нейронные сети

Учитывая наличие в каждой главе упражнений, призванных закрепить то, чему вы научились, для начала работы нужен лишь опыт программирования

Что нового во втором издании книги:

• Обновлен весь код для использования TensorFlow 2
• Представлен высокоуровневый API-интерфейс Keras
• Новые и расширенные материалы, включая API-интерфейс Data, режим энергичного выполнения (Eager Execution) и API-интерфейс Estimators из TensorFlow, развертывание в облаке Google Cloud ML, обработку временных рядов, вложения и многое другое

«Эта книга — замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения» — Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow в Google

Оригинал книги: «Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems», Aurelien Geron, 2nd Edition, 856 pages, ISBN 9781492032649, October 2019

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

Будет издана уникальная книга «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow 2», Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили, 3-е издание, (перевод Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, ~800 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2020

Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow 2, книга «Python и машинное обучение» предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python

С книгой «Python и машинное обучение» Вы откроете для себя современные приемы машинного и глубокого обучения с помощью Python, используя scikit-learn, TensorFlow 2, Keras, порождающих состязательных сетейs (GAN's) и глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning)

Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями и работающими примерами, детально раскрывая все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения

Обновленное с учетом библиотеки TensorFlow 2.0 третье издание предлагает читателям ознакомиться с ее новыми средствами Keras API, а также с последними добавлениями в scikit-learn

Третье издание книги «Python и машинное обучение» расширено для охвата самых современных методик обучения с подкреплением, основанных на глубоком обучении, и введения в порождающие состязательные нейронные сети (GAN's). Наконец, в книге также проводятся исследования подобласти обработки естественного языка (NLP), называемой смысловым анализом, что поможет вам использовать алгоритмы машинного обучения для классификации документов

Чему вы научитесь?

* Освоите фреймворки, модели и методики, которые позволяют машинам “учиться” на основе данных
* Узнаете, как использовать scikit-learn для машинного обучения и TensorFlow 2.0 для глубокого обучения
* Научитесь применять машинное обучение для классификации изображений, смыслового анализа, создания интеллектуальных веб-приложений и многого другого
* Выясните, как строить и обучать нейронные сети, порождающие состязательные сети и другие модели
* Овладеете рекомендуемыми приемами для оценки и настройки моделей
* Научитесь прогнозировать непрерывные целевые результаты, используя регрессионный анализ
* Углубитесь в текстовые данные и данные социальных сетей с применением смыслового анализа

Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому Вы постоянно будете возвращаться по мере построения систем машинного и глубокого обучения

Оригинал книги «Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow», Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, 792 pages, ISBN 9781789955750, December 12, 2019

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

Компьютерные
науки
Базовый курс

Гленн Брукшир
Деннис Брилов

13-е издание

В продаже книга «Компьютерные науки. Базовый курс», Гленн Брукшир, Деннис Брилов, 13-е издание, бумага офсетная, твердый переплет, 992 стр., ISBN 978-5-907144-63-7, «ДИАЛЕКТИКА», 2019 - заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине ComBook.ru

Назначение книги «Компьютерные науки. Базовый курс» - предоставить читателю всестороннее представление о предмете компьютерных наук (Computer Science), охватывающее все его аспекты, от сугубо практических до полностью абстрактных

Такой подход к изучению базовых понятий открывает студентам любых, необязательно компьютерных дисциплин всю широту предмета и позволяет получить общее представление о тех возможностях, которые доступны им в современном технократическом обществе

Изложение материала вкниге «Компьютерные науки. Базовый курс» ведется от простого к сложному, от конкретных аспектов к абстрактным и каждая рассматриваемая тема непосредственно подводит к следующей. Тем не менее, отдельные главы и разделы книги достаточно независимы и вполне могут рассматриваться как самостоятельные единицы

Важные достоинства книги - наличие около 1000 заданий и упражнений (!), предназначенных для углубления и закрепления понимания основных излагаемых концепций, обсуждение этических и юридических аспектов рассматриваемых технологий, которые необходимо знать, чтобы использовать их безопасно и ответственно, а также подборки общественных и социальных вопросов, призывающих читателя задуматься о связях между излагаемым материалом и тем обществом, в котором они живут

Изюминкой 13-е издания книги «Компьютерные науки. Базовый курс» является переход к использованию языка Python для записи примеров кода и псевдокода, выдержанного в том же стиле


(книгу можно заказать-купить в книжном магазине «Москва»)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине www.moscowbooks.ru)

(книгу можно заказать-купить в Московском Доме Книги на Арбате)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине mdk-arbat.ru)

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
_________________________________________
СЛЕДИТЕ ЗА ИЗМЕНЕНИЯМИ В ЭТОМ СООБЩЕНИИ -
последнее обновление - 16 июля 2020 года
_________________________________________

Виктор Штонда, издатель
Viktor Shtonda, publisher

ВОПРОС - какие еще книги этой тематики Вы можете предложить для оперативного издания на русском языке ?


P.S. Только Ваша активная позиция в столь непростое время будет способствовать появлению новых и нужных Вам книг. А также, способствовать повышению качества книг, издаваемых издательской группой «ДИАЛЕКТИКА-ВИЛЬЯМС»

_____________________________________________
Ваши комментарии перед публикацией я просматриваю. Поэтому, я оставляю за собой право публиковать или нет комментарии с подписью Анонимный

Будет издана уникальная книга «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow 2», Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили, 3-е издание, (перевод Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, ~800 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2020 - выйдет весной 2020 года

Будет издана уникальная книга «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow 2», Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили, 3-е издание, (перевод Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, ~800 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2020

Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow 2, книга «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow» предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python

С книгой «Python и машинное обучение» Вы откроете для себя современные приемы машинного и глубокого обучения с помощью Python, используя scikit-learn, TensorFlow 2, GANs и reinforcement learning

Оригинал книги «Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow», Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, 792 pages, ISBN 9781789955750, December 9, 2019

(книга поступит в производство)

На русском языке книга выйдет весной 2020 года в издательстве «ДИАЛЕКТИКА»

Будет издана книга «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», Орельен Жерон, 2-е издание (в переводе Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, ~850 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2020

Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных

За счет применения конкретных примеров, минимума теории и двух фреймворков Python производственного уровня – Scikit-Learn и TensorFlow 2 – обновленное издание этой ставшей бестселлером книги поможет вам получить интуитивное представление о концепциях и инструментах, предназначенных для построения интеллектуальных систем

Специалисты-практики освоят целый диапазон методик, которые они смогут быстро применить в своей работе. В части 1 задействуется Scikit-Learn для представления фундаментальных задач машинного обучения, таких как простая линейная регрессия

В части 2, которая была подвергнута значительным обновлениям, задействованы Keras и TensorFlow 2, чтобы провести читателя по более сложным методам машинного обучения, использующим глубокие нейронные сети

Учитывая наличие в каждой главе упражнений, призванных закрепить то, чему вы научились, для начала работы нужен лишь опыт программирования

Что нового во втором издании книги:

• Обновлен весь код для использования TensorFlow 2
• Представлен высокоуровневый API-интерфейс Keras
• Новые и расширенные материалы, включая API-интерфейс Data, режим энергичного выполнения (Eager Execution) и API-интерфейс Estimators из TensorFlow, развертывание в облаке Google Cloud ML, обработку временных рядов, вложения и многое другое

«Эта книга — замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения» — Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow в Google

Оригинал книги: «Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems», Aurelien Geron, 2nd Edition, 856 pages, ISBN 9781492032649, October 2019

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

Скоро в продаже уникальная книга «Машинное обучение: карманный справочник», Мэтт Харрисон, бумага офсетная-белая, мягкий переплет, ~300 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2020

В книгу «Машинное обучение: карманный справочник», включены подробные примеры и комментарии, которые помогут Вам оперативно ориентироваться в основах структурированного машинного обучения(МО)

Автор, Мэтт Харрисон, предлагает ценный справочник, который Вы можете использовать как дополнительное пособие при обучении МО и в качестве удобного ресурса, когда погружаетесь в Ваш следующий проект машинного обучения. Приведенные фрагменты кода имеют такой размер, чтобы их можно было использовать и адаптировать в Ваших собственных проектах МО

Книга идеально подходящая для программистов, аналитиков данных и инженеров искусственного интеллекта, содержит обзор процесса машинного обучения и знакомит вас с классификацией структурированных данных. В книге рассматриваются различные библиотеки и модели, их компромиссы, настройка и интерпретация. Кроме всего прочего Вы изучите методы кластеризации, регрессии и уменьшения размерности

При использовании книги «Машинное обучение: карманный справочник» предполагается знание языка программирования Python. В книге демонстрируется, как использовать различные вспомогательные библиотеки Python для решения реальных задач МО

Книга «Машинное обучение: карманный справочник» не заменит учебный курс по МО, но должна служить ориентиром того, что может охватывать прикладной курс машинного обучения. Автор использует ее в качестве справочного материала для курсов по анализу данных и машинному обучению, который он преподает

Мэтт Харрисон считает, что книга «Машинное обучение: карманный справочник» — лучший сборник ресурсов и примеров для решения задач прогнозного моделирования, если у Вас есть структурированные данные

Оригинал книги: «Machine Learning Pocket Reference. Working with Structured Data in Python», Matt Harrison, 320 pages, ISBN 9781449355739, August 2019

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Машинное обучение: карманный справочник» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________
РЕКОМЕНДУЮ ОБРАТИТЬ ВНИМАНИЕ на КНИГИ
___________________________________________

Издана книга «Компьютерные науки. Базовый курс», Гленн Брукшир, Деннис Брилов, 13-е издание, бумага офсетная, твердый переплет, 992 стр., ISBN 978-5-907144-63-7, «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Компьютерные
науки
 Базовый курс

Гленн Брукшир
Деннис Брилов

13-е издание

В продаже книга «Компьютерные науки. Базовый курс», Гленн Брукшир, Деннис Брилов, 13-е издание, бумага офсетная, твердый переплет, 992 стр., ISBN 978-5-907144-63-7, «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Назначение книги «Компьютерные науки. Базовый курс» - предоставить читателю всестороннее представление о предмете компьютерных наук (Computer Science), охватывающее все его аспекты, от сугубо практических до полностью абстрактных

В 13-ом издании книги «Компьютерные науки. Базовый курс» Гленна Брукшира и Денниса Брилова учтён новый международный стандарт преподавания компьютерных наук CS2013 - Computer Science Curricula 2013 (ACM/IEEE-CS)

Такой подход к изучению базовых понятий открывает студентам любых, необязательно компьютерных дисциплин всю широту предмета и позволяет получить общее представление о тех возможностях, которые доступны им в современном технократическом обществе

Изложение материала вкниге «Компьютерные науки. Базовый курс» ведется от простого к сложному, от конкретных аспектов к абстрактным и каждая рассматриваемая тема непосредственно подводит к следующей. Тем не менее, отдельные главы и разделы книги достаточно независимы и вполне могут рассматриваться как самостоятельные единицы

Важные достоинства книги - наличие около 1000 заданий и упражнений (!), предназначенных для углубления и закрепления понимания основных излагаемых концепций, обсуждение этических и юридических аспектов рассматриваемых технологий, которые необходимо знать, чтобы использовать их безопасно и ответственно, а также подборки общественных и социальных вопросов, призывающих читателя задуматься о связях между излагаемым материалом и тем обществом, в котором они живут

Изюминкой 13-е издания книги «Компьютерные науки. Базовый курс» является переход к использованию языка Python для записи примеров кода и псевдокода, выдержанного в том же стиле

На официальном веб-сайте книги можно найти дополнительные материалы по данному курсу

ОБ АВТОРАХ

Дж. Гленн Брукшир
Glenn Brookshear

Дж. Гленн Брукшир, заслуженный профессор в отставке университета Маркетта (Marquette University), является автором всех предыдущих изданий книги «Компьютерные науки. Базовый курс»

Деннис Брилов, доцент отделения математики, статистики и компьютерных наук университета Маркетт с 2005 г., недавно получил высшую педагогическую награду университета - премию Teaching Excellence Award. Привлечен в качестве соавтора при подготовке 12- и 13-го изданий этой книги


_____________
Оригинал книги: «Computer Science: An Overview», Glenn Brookshear, Dennis Brylow, 13th Edition, 736 pages, ISBN 9780134875460, March 2018


ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги «Компьютерные науки. Базовый курс»
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Компьютерные науки. Базовый курс»
ЗДЕСЬ - читайте 7 Главу «Технология разработки программного обеспечения» из книги Гленна Брукшира и Денниса Брилова «Компьютерные науки. Базовый курс»

(книгу можно заказать-купить в книжном магазине «Москва»)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине www.moscowbooks.ru)

(книгу можно заказать-купить в Московском Доме Книги на Арбате)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине mdk-arbat.ru)

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)

(книгу можно заказать-купить в bizbook.ua Украина)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине bizbook.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего издательского блога
____________________________________
ОГЛАВЛЕНИЕ книги «Компьютерные науки. Базовый курс»
____________________________________
Предисловие
Глава 0. Введение
Глава 1. Хранение данных
Глава 2. Обработка данных
Глава 3. Операционные системы
Глава 4. Компьютерные сети и Интернет
Глава 5. Алгоритмы
Глава 6. Языки программирования
Глава 7. Технология разработки программного обеспечения
Глава 8. Структуры данных
Глава 9. Системы баз данных
Глава 10. Компьютерная графика
Глава 11. Искусственный интеллект
Глава 12. Теория вычислений

Приложение А. Код ASCII
Приложение Б. Электронные схемы обработки чисел в двоичном дополнительном коде
Приложение В. Vole: пример простого машинного языка
Приложение Г. Высокоуровневые языки программирования
Приложение Д. Эквивалентность итеративных и рекурсивных структур
Приложение Е. Ответы к разделам “Вопросы и упражнения”
Предметный указатель
_________________________________________
СЛЕДИТЕ ЗА ИЗМЕНЕНИЯМИ В ЭТОМ СООБЩЕНИИ -
последнее обновление - 18 ноября 2019 года
_________________________________________

Виктор Штонда, издатель
Viktor Shtonda, publisher

ВОПРОС - какие еще книги этой тематики Вы можете предложить для оперативного издания на русском языке ?


P.S. Только Ваша активная позиция в столь непростое время будет способствовать появлению новых и нужных Вам книг. А также, способствовать повышению качества книг, издаваемых издательской группой «ДИАЛЕКТИКА-ВИЛЬЯМС»

_____________________________________________
Ваши комментарии перед публикацией я просматриваю. Поэтому, я оставляю за собой право публиковать или нет комментарии с подписью Анонимный

Издана книга «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow», Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили, 2-е издание, (перевод Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, 656 стр., ISBN 978-5-907114-52-4, «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Python и
машинное обучение

Себастьян Рашка
Вахид Мирджалили

полноцветное
 2-е издание

Издана книга «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow», Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили, 2-е издание, (перевод Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, 656 стр., ISBN 978-5-907114-52-4, «ДИАЛЕКТИКА», 2019 - заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» в интернет-магазине ComBook.ru

С помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки - книгой «Python и машинное обучение», Вы освоите и сможете использовать передовые технологии машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения

Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow, книга «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow» предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python

В результате комплексного расширения и совершенствования книга теперь охватывает популярную библиотеку глубокого обучения TensorFlow. Код для scikit-learn также был полностью обновлен, чтобы включать последние улучшения и дополнения к этой универсальной библиотеке машинного обучения

Обладающие уникальной проницательностью и знанием дела авторы - Себастьяна Рашки и Вахид Мирджалили, ознакомят Вас с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения с нуля и покажут, как применять их к сложным задачам в отрасли, используя реалистичные и очень интересные примеры. К концу чтения книги «Python и машинное обучение» Вы будете готовы встретиться с новыми перспективами анализа данных в сегодняшнем мире

Если вы читали 1-е издание книги, то Вам доставит удовольствие найти новый баланс классических идей и современных знаний о машинном обучении. Каждая глава книги «Python и машинное обучение» была серьезно обновлена, и появились новые главы по ключевым технологиям. У вас будет возможность изучить и поработать с TensorFlow более вдумчиво, нежели ранее, а также получить важнейший охват библиотеки для нейронных сетей Keras наряду с самыми свежими обновлениями библиотеки scikit-learn

Чему вы научитесь?

• Освоите основные фреймворки в науке о данных, машинном обучении и глубоком обучении
• Задействуете в машинном обучении мощь последних библиотек Python с открытым кодом
• Овладеете приемами машинного обучения, используя сложные реальные данные
• Научитесь строить реализации глубоких нейронных сетей с применением библиотеки TensorFlow
• Зададите новые вопросы своим данным через модели машинного обучения и нейронные сети
• Изучите механику алгоритмов классификации для построения лучшего инструмента для работы
• Научитесь прогнозировать непрерывные целевые результаты, используя регрессионный анализ
• Научитесь раскрывать скрытые паттерны и структуры в данных с помощью кластеризации
• Углубитесь в текстовые данные и данные социальных сетей с применением смыслового анализа

С книгой «Python и машинное обучение» Вы откроете для себя современные приемы машинного и глубокого обучения с помощью Python, используя самые последние версии библиотек с открытым исходным кодом - scikit-learn, TensorFlow и др.

Оригинал книги: «Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow», Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, 622 pages, ISBN 9781787125933, September 20, 2017

ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Себастьяна Рашка «Python и машинное обучение»
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги Себастьяна Рашка «Python и машинное обучение»
ЗДЕСЬ - читайте 9 Главу «Встраивание модели машинного обучения в веб-приложение» из книги Себастьяна Рашка «Python и машинное обучение»

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2-е издание) в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2-е издание) в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2-е издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2-е издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)

На русском языке книга вышла в конце декабря 2018 года в издательстве «ДИАЛЕКТИКА»
_____________________________________________
ОГЛАВЛЕНИЕ книги «Python и машинное обучение» (2-е издание)
_____________________________________________
Предисловие
Глава 1. Наделение компьютеров способностью обучения на данных
Глава 2. Обучение простых алгоритмов МО для классификации
Глава 3. Обзор классификаторов на основе машинного обучения с использованием scikit-learn
Глава 4. Построение хороших обучающих наборов с помощью предварительной обработки данных
Глава 5. Сжатие данных с помощью понижения размерности
Глава 6. Изучение практического опыта оценки моделей и настройки гиперпараметров
Глава 7. Объединение разных моделей для ансамблевого обучения
Глава 8. Применение машинного обучения для смыслового анализа
Глава 9. Встраивание модели машинного обучения в веб-приложение
Глава 10. Прогнозирование значений непрерывных целевых переменных с помощью регрессионного анализа
Глава 11. Работа с непомеченными данными – кластерный анализ
Глава 12. Реализация многослойной искусственной нейронной сети с нуля
Глава 13. Распараллеливание процесса обучения нейронных сетей с помощью TensorFlow
Глава 14. Погружаемся глубже — механика TensorFlow
Глава 15. Классификация изображений с помощью глубоких сверточных нейронных сетей
Глава 16. Моделирование последовательных данных с использованием рекуррентных нейронных сетей
Предметный указатель
_____________________
ОБ АВТОРАХ КНИГИ
_____________________

Себастьян Рашка

Себастьян Рашка (Sebastian Raschka), автор бестселлера «Python Machine Learning» (1-е издание), обладает многолетним опытом написания кода на Python и провел несколько семинаров по практическому приложению науки о данных, машинного обучения и глубокого обучения, включая руководство по машинному обучению на SciPy – ведущей экосистеме для научных вычислений в Python

Хотя научно-исследовательские проекты Себастьяна главным образом связаны с решением задач в вычислительной биологии, ему нравится писать и говорить на темы науки о данных, машинного обучения и Python в целом. Мотивация Себастьяна – помогать людям в разработке решений, управляемых данными, без обязательного наличия опыта машинного обучения

Его работа и вклад недавно были отмечены званием выдающегося аспиранта 2016-2017, а также наградой ACM Computing Reviews’ Best of 2016

В свободное время Себастьян любит участвовать в проектах с открытым кодом, и методы, которые он реализовал, сейчас успешно используются в состязаниях по машинному обучению, таких как Kaggle

Вахид Мирджалили

Вахид Мирджалили (Vahid Mirjalili) получил звание PhD в машиностроении, работая над новаторскими методами для крупномасштабных вычислительных эмуляций молекулярных структур. В настоящее время он сосредоточивает свою научно-исследовательскую работу на приложениях машинного обучения в разнообразных проектах компьютерного зрения в отделении компьютерных наук и инженерии Университета штата Мичиган

Вахид избрал Python в качестве главного языка программирования, и на протяжении своей научно-исследовательской карьеры он накопил громадный опыт в написании кода Python. Он преподавал программирование на Python инженерной группе в Университете штата Мичиган, что дало ему возможность помочь студентам понять разные структуры данных и разрабатывать эффективный код на Python

В то время как обширные исследовательские интересы Вахида сконцентрированы на приложениях глубокого обучения и компьютерного зрения, он особенно интересуется использованием приемов глубокого обучения для усиления приватности в биометрических данных, таких как изображения лиц, чтобы не раскрывалась информация сверх той, что пользователи намерены показывать. Кроме того, он также сотрудничает с командой инженеров, работающих над самоходными автомобилями, где проектирует модели в виде нейронных сетей для слияния многоспектральных изображений с целью обнаружения пешеходов

Будет издана книга «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс», Чару Аггарвал, бумага офсетная-белая, твердый переплет, ~500 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2019

В книге «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» обсуждаются как классические, так и современные модели в глубоком обучении и основы нейронных сетей. Основное внимание уделяется теории и алгоритмам глубокого обучения

В первых двух главах книги показано, что метод опорных векторов, линейную/логистическую регрессию, сингулярное разложение, факторизацию матриц и рекомендательные системы можно рассматривать как специальные случаи нейронных сетей

В книге «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» освещены и такие сравнительно новые методы конструирования признаков, как word2vec. Подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных сетей посвящены главы 3 и 4

В главах 5 и 6 представлены нейронные сети на основе радиально-базисных функций (RBF) и ограниченных машин Больцмана (RBM)

В главах 7 и 8 обсуждаются рекуррентные и сверточные нейронные сети. Главы 9 и 10 познакомят читателя с такими технологиями нейронных сетей, как глубокое обучение с подкреплением, нейронные машины Тьюринга, самоорганизующиеся карты Кохонена и генеративно-состязательные сети (GAN)

Оригинал книги: «Neural Networks and Deep Learning» by Charu C. Aggarwal, 497 pages, ISBN 9783319944623, August 2018

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

Искусственный
интеллект
с примерами на
Python

Пратик Джоши

В продаже книга «Искусственный интеллект с примерами на Python», Пратик Джоши, бумага офсетная-белая, мягкий переплет, 448 стр., ISBN 978-5-907114-41-8, «ДИАЛЕКТИКА», 2019 - заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине ComBook.ru

Книга «Искусственный интеллект с примерами на Python» — отличное практическое руководство для тех, кто заинтересован в создании приложений на языке программирования Python на основе искусственного интеллекта

Книга содержит множество примеров, охватывающих очень широкий спектр разработок, ведущихся в этой области. Вы узнаете о том, как реализовать алгоритмы, обеспечивающие получение наилучших результатов в зависимости от специфики задачи, и увидите, как они применяются в реальных сценариях

Если ваши приложения связаны с обработкой изображений, текста, оперативной биржевой информации или данных в любой другой форме и Вы хотели бы расширить их возможности за счет использования элементов искусственного интеллекта, то эта книга несомненно станет вашим настольным руководством

Основные темы книги «Искусственный интеллект с примерами на Python»:

— реализация различных методов классификации и регрессии
— концепция кластеризации и ее использование для автоматического сегментирования данных
— создание интеллектуальных рекомендательных систем
— логическое программирование и способы его применения
— создание автоматизированных систем распознавания речи
— основы эвристического поиска и генетического программирования
— разработка игр с использованием искусственного интеллекта
— обучение с подкреплением
— создание интеллектуальных приложений на Python, ориентированных на обработку изображений, текста и последовательных данных
— алгоритмы глубокого обучения и создание приложений на их основе

Охват серьезных тем AI, с одной стороны, и простые коды с другой, делают книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» хорошим учебником для самообразования

Оригинал книги: «Artificial Intelligence with Python», Prateek Joshi, 446 pages, ISBN 9781786464392, 2017

ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги «Искусственный интеллект с примерами на Python»
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Искусственный интеллект с примерами на Python»
ЗДЕСЬ - читайте 1 Главу «Введение в искусственный интеллект» из книги Пратика Джоши «Искусственный интеллект с примерами на Python»

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

Глубокое обучение:
 готовые решения

Дуве Осинга

Издана книга «Глубокое обучение: готовые решения», Дуве Осинга, бумага офсетная-белая, мягкий переплет, 288 стр., ISBN 978-5-907144-50-7, «ДИАЛЕКТИКА», 2019 - заказать-купить книгу «Глубокое обучение: готовые решения» в интернет-магазине ComBook.ru

До недавнего времени освоение глубокого обучения, как метода машинного обучения, требовало длительного времени. Но благодаря таким фреймворкам, как Keras и Tensorflow, инженеры-программисты без предварительных знаний машинного обучения могут быстро входить в курс дела

С помощью практических рецептов, описанных в книге «Глубокое обучение: готовые решения», Вы научитесь решать задачи глубокого обучения для классификации и генерации текста, изображений и музыки

Каждая глава книги «Глубокое обучение: готовые решения» состоит из нескольких рецептов, образующих отдельный проект наподобие системы рекомендации музыкальных произведений

Автор книги, Дуве Осинга, также предлагает главу с множеством приемов, призванных помочь, если работа застопорилась. Примеры написаны на Python, а их код доступен в хранилище GitHub в виде набора тетрадей Jupyter Notebook

Из книги «Глубокое обучение: готовые решения» Вы узнаете, как:

• создавать приложения, которые будут обслуживать реальных пользователей;
• применять векторные представления слов для вычисления подобия текстов;
• строить систему рекомендации фильмов на основе ссылок в Википедии;
• визуализировать внутреннее состояние моделей искусственного интеллекта, чтобы выяснить, как они видят мир;
• строить модель для прогнозирования эмоционального настроя, связанного с фрагментами текста;
• повторно использовать предварительно обученные сети для построения службы обратного поиска изображений;
• сравнивать, каким образом порождающие состязательные сети (GAN), автокодировщики и элементы с долгой краткосрочной памятью (LSTM) генерируют значки;
• распознавать музыкальные стили и индексировать сборники песен

Оригинал книги: «Deep Learning Cookbook: Practical Recipes to Get Started Quickly», Douwe Osinga, 252 pages, ISBN 9781491995846, June 2018

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Глубокое обучение: готовые решения» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Глубокое обучение: готовые решения» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Глубокое обучение: готовые решения» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Глубокое обучение: готовые решения» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

Python. Справочник 
Полное описание
языка

Алекс Мартелли 
Анна Рейвенскрофт
Стив Холден

3-е издание

В продаже книга «Python. Справочник. Полное описание языка», Алекс Мартелли, Анна Рейвенскрофт, Стив Холден, 3-е издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 896 стр., ISBN 978-5-6040723-8-7, «ДИАЛЕКТИКА», 2019 - заказать-купить книгу «Python.Справочник.Полное описание языка» в интернет-магазине ComBook.ru

Третье издание ориентированной на практику книги «Python. Справочник. Полное описание языка» представляет собой краткий справочник по языку, включая версии Python 3.5, 2.7 и особенно 3.6, часто используемым областям его обширной стандартной библиотеки и ряду наиболее практичных модулей и пакетов от сторонних поставщиков

Полезный во многих ролях, начиная с проектирования и построения прототипов и заканчивая тестированием, развертыванием и сопровождением, на сегодняшний день Python последовательно входит в число самых популярных языков программирования

Будучи идеальной для программистов с некоторым опытом работы с Python и тех, кто перешел на Python с других языков программирования, книга «Python. Справочник. Полное описание языка» раскрывает широкий спектр прикладных областей, в том числе программирование для веб-среды и сети, обработка XML-документов, взаимодействие с базами данных и высокоскоростные числовые вычисления

Вы узнаете из книги «Python. Справочник. Полное описание языка», каким образом Python предлагает уникальную смесь элегантности, простоты, практичности и совершенной мощи

В 3-ем издании книги «Python. Справочник. Полное описание языка» рассматриваются:

- синтаксис Python, объектно-ориентированный Python, модули стандартной библиотеки и пакеты Python от сторонних поставщиков;
- поддержка Python для файловых и текстовых операций, постоянство и базы данных, параллельное выполнение и численные расчеты;
- основы работы в сети, программирование, управляемое событиями, и модули сетевых протоколов клиентской стороны;
- расширяющие модули Python, а также инструменты для организации в виде пакетов и распространения расширений, модулей и приложений

Оригинал книги: «Python in a Nutshell. A Desktop Quick Reference», Alex Martelli, Anna Ravenscroft, Steve Holden, Anna Ravenscroft, Steve Holden, 772 pages, ISBN 9781449392925, 4 May 2017

ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Python. Справочник. Полное описание языка»
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ из книги «Python. Справочник. Полное описание языка»
ЗДЕСЬ - читайте 6 Главу «Модули» из книги «Python. Справочник. Полное описание языка»

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Python.Справочник.Полное описание языка» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Python. Справочник. Полное описание языка» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Python. Справочник. Полное описание языка» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

Глубокое обучение и
TensorFlow
для профессионалов

Сантану Паттанаяк

В продаже уникальная книга «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python», Сантану Паттанаяк, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 480 стр., ISBN 978-5-907144-25-5, «ДИАЛЕКТИКА», 2019 - заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в интернет-магазине ComBook.ru

Книга «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» представляет собой практическое и теоретическое руководство, содержащее множество бесценных советов и рекомендаций, которые помогут даже новичкам быстро освоить методы глубокого обучения и развертывания решений, построенных на их основе

В книге уделено внимание всем практическим аспектам глубокого обучения (Deep Learning), имеющим важное значение для любой области применения. Приведено и описано множество демонстрационных прототипов, которые вы сможете использовать для создания новых приложений на основе технологии глубокого обучения

Программный код на Python всех примеров из книги «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» предоставляется в удобной форме блокнотов iPython, что упростит читателям его выполнение и адаптацию под конкретные задачи

Основные темы книги «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов»:

— математические основы глубокого обучения;
— полный стек технологий глубокого обучения на основе TensorFlow;
— развертывание производственных вариантов сложных решений на основе глубокого обучения с использованием TensorFlow;
— проведение исследований в области глубокого обучения и выполнение экспериментов с помощью TensorFlow

Оригинал книги: «Pro Deep Learning with TensorFlow A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python» by Santanu Pattanayak, 398 page, ISBN 9781484230954, December 2017

ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Сантану Паттанаяка «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов»
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов»
ЗДЕСЬ - читайте 6 Главу «Усовершенствованные варианты архитектуры нейронных сетей» из книги Сантану Паттанаяка «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python»

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

Основы машинного
обучения для
аналитического
прогнозирования 

Джон Д. Келлехер 
Брайан Мак-Нейми 
Ифе д’Арси

В продаже книга «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования», Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-Нейми и Ифе д’Арси, бумага офсетная-белая, твердый переплет, ~700 стр., ISBN 978-5-6040044-9-4, «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Машинное обучение часто используется для построения прогностических моделей путем извлечения шаблонов из больших наборов данных. Эти модели используются в приложениях для предсказания, включая прогнозирование цен, оценку риска, прогнозирование поведения клиентов и классификацию документов

Книга «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» - это вводный учебник, который предлагает подробное и целенаправленное рассмотрение наиболее важных подходов к машинному обучению, используемых в аналитическом прогнозировании, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения

В книге формальный математический материал дополняется практическими примерами, а тематические исследования иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса

После обсуждения перехода от данных к решению, в книге «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» описывается четыре подхода к компьютерному обучению: информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок

Каждый из этих подходов сначала описывается неформально, а затем приводятся математические модели и алгоритмы, иллюстрированные подробными практическими примерами. Наконец, в книге рассматриваются методы оценки моделей прогнозирования и предлагаются два тематических исследования, которые описывают конкретные проекты анализа данных на каждом этапе разработки, начиная от формулирования бизнес-задачи и заканчивая реализацией аналитического решения

Книга «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования», написанная авторами, имеющими многолетний опыт преподавания методов машинного обучения и работы над проектами аналитического прогнозирования, предназначена для студентов и аспирантов, специализирующихся в области компьютерных наук, математики или статистики, а также как справочник для профессионалов

Оригинал книги: «Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies» by John D. Kelleher, Brian Mac Namee and Aoife D'Arcy, 624 pages, ISBN 9780262029445, 2016. ЗДЕСЬ - отзывы покупателей книги на англ.языке в www.amazon.com

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________

Прикладное машинное
обучение с помощью
Scikit-Learn и 
TensorFlow

Орельен Жерон

полноцветное 
издание

В продаже книга «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», Орельен Жерон, (в переводе Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, 688 стр., ISBN 978-5-9500296-2-2, «ДИАЛЕКТИКА», 2018 - заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине ComBook.ru

Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных. В настоящем практическом руководстве - книге «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», показано, что и как делать

За счет применения конкретных примеров, минимума теории и двух фреймворков Python прикладного уровня – Scikit-Learn и TensorFlow – автор книги Орельен Жерон поможет получить интуитивное представление о концепциях и инструментах, предназначенных для построения современных интеллектуальных систем

Из книги Вы узнаете о ряде приемов, начав с простой линейной регрессии и постепенно добравшись до глубоких нейронных сетей. Учитывая наличие в каждой главе книги «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» упражнений, помогающих закрепить то, чему вы научились, для начала работы нужен лишь опыт программирования:

• Исследуйте область машинного обучения, особенно нейронные сети
• Используйте Scikit-Learn для отслеживания проекта машинного обучения от начала до конца
• Исследуйте некоторые обучающие модели, включая методы опорных векторов, деревья принятия решений, случайные леса и ансамблевые методы
• Применяйте библиотеку TensorFlow для построения и обучения нейронных сетей
• Исследуйте архитектуры нейронных сетей, включая свёрточные сети, рекуррентные сети и глубокое обучение с подкреплением
• Освойте приемы для обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей
• Используйте практические примеры кода, не овладевая чрезмерно теорией машинного обучения или деталями алгоритмов

Отдельная 16 Глава книги посвящена освещению темы Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning — RL), которая на сегодняшний день является одной из наиболее захватывающих областей машинного обучения!

«Эта книга — замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения» — Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow в Google

Оригинал книги: «Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems», Aurelien Geron, 566 pages, ISBN 9781491962299, March 2017

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

Язык R в задачах
 науки о данных

 Хэдли Уикем
Гарретт Гроулмунд


полноцветное
издание

В продаже книга «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных», Хэдли Уикем, Гарретт Гроулмунд, полноцветное издание, твердый переплет, 592 стр., ISBN 978-5-9909446-8-8, «ДИАЛЕКТИКА», 2018 - заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине ComBook.ru

Книга «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» задумана как введение в вычислительную среду R, среду разработки RStudio и библиотеку tidyverse — коллекцию пакетов, совместное использование которых обеспечивает быстроту и легкость анализа данных и делает этот вид деятельности чрезвычайно увлекательным занятием

Книга «Язык R в задачах науки о данных» ориентирована на читателей, не имеющих предварительного опыта программирования, и предназначена для того, чтобы помочь им в как можно более короткие сроки подготовиться к самостоятельному анализу данных

Основные темы книги «Язык R в задачах науки о данных»:

* предварительная обработка данных — преобразование наборов данных к виду, удобному для анализа;
* программирование — освоение мощных инструментов R, упрощающих анализ данных и делающих его более понятным;
* разведочный анализ — исследование данных, выдвижение и быстрая проверка гипотез;
* моделирование — предоставление сжатых сводных данных, отражающих истинные "сигналы", посылаемые набором данных;
* обмен информацией — изучение языка R Markdown, обеспечивающего интеграцию описательного текста, кода и результатов анализа

Оригинал книги: «R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data», Hadley Wickham, Garrett Grolemund, 522 pages, ISBN 9781491910399, January 2017

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу по «Язык R в задачах науки о данных» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
РЕКОМЕНДУЮ ОБРАТИТЬ ВНИМАНИЕ на НОВЫЕ КНИГИ
___________________________________________________