Разделы

Фильтр

Автор

Серия

Переплет

Цена

1.23
52.23
102.23
153.23
203.4

Информационные технологии

Новинка Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа — создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.ru. Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто «пилит» свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области. Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные Зыков Р. В. Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные 27.82 руб. Заказать
Культовая книга, ставшая для многих первым уверенным шагом в программировании. Хотя современные компьютеры и сложнее, чем компьютеры четвертьвековой или полувековой давности, фундаментально они не изменились. Вот почему изучать историю техники так здорово: чем сильнее углубляешься в прошлое, тем проще становятся технологии. Поэтому легко добраться до точки, где понятно решительно все. Автор книги «Код» заглянул настолько далеко в прошлое, что добрался до XIX века и на примере первых телеграфных машин объяснил устройство компьютера. Теоретически вся техника из первых 17 глав «Кода» легко собирается из простейших электрических компонентов, которые в ходу уже более века. Благодаря всей этой винтажной технике, при чтении «Кода» вы испытаете некоторую ностальгию. И пусть «Код» весьма основательно объясняет устройство компьютера (не много найдется других книг, где описано, например, как именно работает процессор), стиль книги вполне развлекательный. Несмотря на глубину темы, автор устроит читателю комфортную прогулку по миру программирования. Для кого эта книга Для всех, кто мечтает научиться программировать или уже учится. Для всех, кому интересна внутренняя жизнь компьютеров и принципы их работы. 3-е издание. Код: тайный язык информатики(Твердая обл) Чарльз Петцольд Код: тайный язык информатики(Твердая обл) 43.46 руб. Заказать
Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта и его применения в классическом бизнесе не утихает, но многие компании до сих пор не понимают, какую реальную выгоду принесет им внедрение новых технологий в их бизнес-процессы. Эксперт в области аналитики и больших данных, преподаватель в Гарвардской школе бизнеса Томас Дэвенпорт в своей книге покажет, как можно эффективно интегрировать ИИ и когнитивные технологии в текущую бизнес-стратегию предприятия, чтобы сделать продукты привлекательнее, процессы совершеннее, а компанию успешнее. Он подробно рассматривает преимущества и сложности внедрения различных видов технологий: статистическое машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, обработка естественного языка, экспертные системы на основе правил, роботы и роботизированная автоматизация процессов. И приводит примеры использования ИИ в разных компаниях: Amazon, Google, Facebook, GlaxoSmithKline, Uber, GE, цифровом банке DBS и др. Книга Томаса Дэвенпорта — дорожная карта для владельцев и руководителей компаний по внедрению решений на основе искусственного интеллекта и когнитивных технологий. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику: Преимущества и сложности Дэвенпорт Т. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику: Преимущества и сложности 29.93 руб. Заказать
Вас пугает необходимость обрабатывать петабайтные наборы данных? Познакомьтесь с Google BigQuery, - системой хранения информации, которая может консолидировать данные по всему предприятию, облегчает интерактивный анализ и позволяет реализовать задачи машинного обучения. Теперь вы можете эффективно хранить, запрашивать, получать и изучать данные в одной удобной среде. Вальяппа Лакшманан и Джордан Тайджани научат вас работать в современном хранилище данных, используя все возможности масштабируемого, безсерверного публичного облака. С этой книгой вы: - Погрузитесь во внутреннее устройство BigQuery - Изучите типы данных, функции и операторы, которые поддерживает Big Query - Оптимизируете запросы и реализуете схемы повышения производительности или снижения затрат - Узнаете о GIS, time travel, DDL / DML, пользовательских функциях и сценариях SQL - Решите множество задач машинного обучения - Узнаете, как защитить данные, отслеживать работу и авторизовать пользователей. Google BigQuery. Всё о хранилищах данных, аналитике и машинном обучении Лакшманан В. , Тайджани Д. Google BigQuery. Всё о хранилищах данных, аналитике и машинном обучении 65.80 руб. Заказать
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 Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch. Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов. Глубокое обучение в картинках.Визуальный гид по искуствен.интеллекту Крон Д. , Бейлевельд Г. , Бассенс А. Глубокое обучение в картинках.Визуальный гид по искуствен.интеллекту 42.02 руб. Заказать
Эта книга — подробное руководство по новейшим инструментам глубокого обучения с подкреплением и их ограничениям. Мы реализуем и проверим на практике методы кросс-энтропии и итерации по ценностям (Q-learning), а также градиенты по стратегиям.Для экспериментов используются самые разные среды обучения с подкреплением (RL), начиная с классических CartPole и GridWorld и заканчивая эмуляторами Atari и средами непрерывного управления (на основе PyBullet и RoboSchool). Множество примеров основано на нестандартных средах, в которых мы с нуля разработаем модель окружения.В этой книге- Вы узнаете, какое место в контексте глубокого обучения занимают методы RL, реализуете сложные модели глубокого обучения.- Изучите основу RL: марковские процессы принятия решений.- Рассмотрите примеры реализации методов RL: метод кросс-энтропии, DQN, A3C, TRPO, PPO, DDPG, D4PG и других.- Узнаете, как работать с дискретными и непрерывными пространствами действий в различных средах.- Увидите, как разработать систему, обучающуюся играм Atari, используя обучение с подкреплением.- Создадите собственную среду по модели OpenAI Gym для обучения биржевого агента.- Реализуете метод AlphaGo Zero для игры в Connect4.- Познакомитесь с применением RL в обработке речи: узнаете, как обучить диалогового бота на фразах из кинофильмов. Глубокое обучение с подкреплением.AlphaGo и другие технологии Лапань М. Глубокое обучение с подкреплением.AlphaGo и другие технологии 67.16 руб. Заказать
Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных. Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных. Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением. В этой книге - Основы машинного обучения и особенности обучения компьютера на примерах. - Подготовка данных к использованию в машинном обучении средствами языка R. - Классификация значимости результатов. - Предсказание событий с помощью деревьев решений, правил и опорных векторов. - Прогнозирование числовых данных и оценка финансовых данных с помощью регрессионных методов. - Моделирование сложных процессов с использованием нейронных сетей – фундамент глубокого обучения. - Оценка моделей и улучшение их производительности. - Новейшие технологии для обработки больших данных, в частности R 3.6, Spark, H2O и TensorFlow. Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа Ланц Б. Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа 71.95 руб. Заказать
Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц. Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное «машинное обучение» заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых «обучающими данными») даст желаемые результаты. Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе. «В наше время очень полезно иметь краткое введение в машинное обучение, на которое всегда можно давать ссылку и после которого можно быть уверенным, что человек говорит на одном с тобой языке. Попытку дать такое введение я вижу в этой книге, и мне кажется, что попытка получилась очень удачной. Книга действительно представляет читателю широкий спектр основных понятий и методов машинного обучения, которые здесь изложены корректно, хоть и по понятным причинам очень кратко. Но если книгу прочитать вдумчиво и действительно освоить то, о чем здесь говорится, этот шаг может превратиться в большой скачок. Чего я и желаю всем читателям: разбирайтесь, познавайте, интересуйтесь новым и не бойтесь трудностей. Удачи!» Сергей Николенко, директор по научным исследованиям (Chief Research Officer) платформы Neuromation, автор бестселлера «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей» «Бурков взял на себя решение очень важной, но невероятно сложной задачи — уместить знакомство с машинным обучением в маленькую книгу. Он удачно выбрал темы — теоретические и практические — которые будут полезны и для практиков, и для читателей, понимающих, что эти первые сто страниц, которые они прочитают, закладывают прочный фундамент для дальнейшего изучения». Питер Норвиг, директор по исследованиям в компании Google, соавтор книги «Искусственный интеллект. Современный подход» «Широта тем, которые охватывает эта маленькая книга, поражает! Бурков без страха и сомнений приводит математические уравнения, которыми часто пренебрегают авторы небольших книг. Мне очень понравилось, как всего несколькими словами автор объясняет основные понятия. Книга пригодится новичкам в этой области, а также ”старожилам” — каждый сможет извлечь выгоду из такого широкого взгляда на машинное обучение.» Орельен Жерон, консультант по машинному обучению, старший инженер-программист, автор книги «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» Машинное обучение без лишних слов Бурков А. Машинное обучение без лишних слов 34.67 руб. Заказать
В далеком 1950-м году американский математик, отец-основатель кибернетики и теории искусственного интеллекта Норберт Винер опубликовал работу "Человеческое применение человеческих существ" (в русском переводе – "Кибернетика и общество"), в которой выразил свои опасения, связанные с развитием искусственного интеллекта. Сейчас, в ХХI веке, проблема выглядит еще более злободневной. Наша компьютерная зависимость стала тотальной. Развлечения, покупки, работа, учеба – практически все сосредоточено в гаджетах размером с ладонь. Руководствуясь удобством и – что уж греха таить? – ленью, мы перекладываем на ИИ часть надоевших и скучных функций, а зачастую доверяем ему и принятие решений.Пока, на волне эйфории от открывшихся перспектив, преимущества искусственного интеллекта кажутся неоспоримыми, но не получится ли так, что милые удобства, которые мы получили сейчас, в период "младенчества" искусственного интеллекта, обернутся крупными неприятностями, когда "младенец" повзрослеет и посмотрит на "родителей" критическим взглядом? Руководствуясь формулой "кто предупрежден – тот вооружен", Джон Брокман предложил известным ученым, публицистам и философам поразмышлять о перспективах взаимодействия человека и искусственного интеллекта в свете идей, высказанных Винером, а также в свете новых реалий и последних достижений научной мысли. Искусственный интеллект - надежды и опасения Брокман Джон Искусственный интеллект - надежды и опасения 18.90 руб. Заказать
Глубокое обучение — машинное обучение, которое строится на идее обучения через примеры. Эта книга разбирает основные идеи этой сложной отрасли изучения искусственного интеллекта. Авторы ставят цель сформировать целостное представление о том, как решаются задачи в области глубокого обучения, какие понятия используются в этой среде и как внедрять соответствующие алгоритмы. С оживлением нейросетей в 2000-е годы глубокое обучение стало чрезвычайно активно развивающейся областью исследования, прокладывающей путь современному машинному обучению. Эта книга предлагает примеры и толкования, которые помогут понять основные идеи в этой сложной отрасли знаний. Такие крупные компании, как Google, Microsoft и Facebook, обратили внимание на глубокое обучение и активно увеличивают штат своих подразделений, работающих в этой области. Для всех остальных оно остается все еще сложным, комплексным и трудноуловимым предметом. Исследования переполнены непонятным жаргоном, а разрозненные учебники, имеющиеся в сети, не дают должного представления о том, как решаются задачи в этой области. Цель этой книги — заполнить данный пробел. Для кого эта книга Для всех, кто интересуется или занимается глубоким обучением. Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения Нихиль Будума Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения 49.62 руб. Заказать
Искусственный интеллект (ИИ) быстро переходит из области научной фантастики в повседневную жизнь. Современные устройства распознают человеческую речь, способны отвечать на вопросы и выполнять машинный перевод. В самых разных областях, от управления беспилотным автомобилем до диагностирования рака, применяются алгоритмы распознавания объектов на базе ИИ, возможности которых превосходят человеческие. Крупные медиакомпании используют роботизированную журналистику, создающую из собранных данных статьи, подобные авторским. Очевидно, что ИИ готов стать по-настоящему универсальной технологией, такой как электричество. Какие подходы и технологии считаются наиболее перспективными? Какие крупные открытия возможны в ближайшие годы? Можно ли создать по-настоящему мыслящую машину или ИИ, сравнимый с человеческим, и как скоро? Какие риски и угрозы связаны с ИИ, и как их избежать? Вызовет ли ИИ хаос в экономике и на рынке труда? Смогут ли суперинтеллектуальные машины выйти из-под контроля человека и превратиться в реальную угрозу? Разумеется, предсказать будущее невозможно. Тем не менее, эксперты знают о текущем состоянии технологий, а также об инновациях ближайшего будущего больше, чем кто бы то ни было. Вас ждут блестящие встречи с такими признанными авторитетами, как Р. Курцвейл, Д. Хассабис, Дж. Хинтон, Р. Брукс и многими другими. Архитекторы интеллекта: вся правда об искусственном интеллекте от его создателей Форд Мартин Архитекторы интеллекта: вся правда об искусственном интеллекте от его создателей 33.96 руб. Заказать
Новая книга известного тренера-преподавателя и директора многочисленных учебных программ по проектному управлению В. Н. Фунтова посвящена применению гибких методов в современных компаниях, а особенно применению Agile в управлении за пределами ИТ-отрасли. Компании, использующие Agile, очень гибко реагируют на изменение запросов потребителей и продуктивно сотрудничают с ними, быстро и эффективно создают правильные результаты и продукты, не делают лишней работы. В книге кратко рассмотрена история Agile, гибкие ценности, принципы и подходы, приведены многочисленные примеры применения Agile в процессах, проектах, практиках компаний, описаны гибкие стандарты и системы сертификации. Важное место занимает материал по созданию и развитию гибкости в организации. Книга адресована собственникам бизнеса, проектным командам, руководителям направлений, коучам, консультантам, студентам и всем, кто интересуется подходами Agile в менеджменте и развитии. AGILE. Процессы,проекты,компании Фунтов Валерий AGILE. Процессы,проекты,компании 19.40 руб. Заказать
Прикладная книга для тех предпринимателей и экспертов, которые хотят использовать искусственный интеллект для более точного прогнозирования и автоматизации. Новая волна искусственного интеллекта принесла нам не в полной мере разум, но его критическую составляющую — прогнозирование. Компания Deep Genomics сделала шаг вперед в медицине, предполагая, какие процессы начнутся в клетке после изменений в последовательности ДНК. Компания Chisel усовершенствовала правовую практику прогнозом того, какая именно часть документа подлежит редактированию. Компания Validere повысила эффективность нефтедобычи, рассчитав процент содержания влаги в поступающем на переработку и хранение сырье. Все это — лишь малый перечень всех возможностей применения, которые появятся в бизнесе в ближайшем будущем. Если вы плохо представляете, что значит искусственный интеллект для вас и вашего бизнеса, эта книга поможет вам понять все его возможности и сориентироваться в преимуществах технологии. Руководители бизнеса из этой книги узнают о влиянии ИИ на управление и принятие решений. Студенты — о перспективах развития трудовой деятельности и карьеры. Политики — о том, как менять общество к лучшему с помощью ИИ. Качественное прогнозирование снижает неопределенность, а значит, ИИ можно использовать на практике — для принятия решений по развитию бизнеса. Для кого книга Для предпринимателей и руководителей, заинтересованных в применении искусственного интеллекта для прогнозирования. Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения Аджей Агравал, Джошу Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения 34.05 руб. Заказать
Большая часть информации, представленная на сегодняшний день по блокчейн, страдает отрывочностью, однобокостью или сложностью терминологии. Перед вами — первое систематизированное изложение темы блокчейн на русском языке, в котором автор технологически сложные концепции объясняет понятным языком. Помимо истории возникновения и описания технологии, в книге рассмотрены наиболее популярные проекты, реализованные на блокчейн, уже существующее и потенциальное применение в различных отраслях, а также проблематика взаимоотношений блокчейн-проектов и государств. Наконец, автор подробно разбирает самые востребованные и популярные темы — инвестиции в криптоактивы, связанные с ними риски и перспективы развития блокчейн. Книга адресована широкому кругу читателей и будет интересна как техническим специалистам, так и аудитории, далекой от финансовых и IT-технологий. Блокчейн. Принципы и основы Цихилов А. Блокчейн. Принципы и основы 22.45 руб. Заказать
В недрах популярных социальных сетей — Twitter, Facebook, LinkedIn и Instagram — скрыты богатейшие залежи информации. Из этой книги исследователи, аналитики и разработчики узнают, как извлекать эти уникальные данные, используя код на Python, Jupyter Notebook или контейнеры Docker. Сначала вы познакомитесь с функционалом самых популярных социальных сетей (Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram), веб-страниц, блогов и лент, электронной почты и GitHub. Затем приступите к анализу данных на примере Twitter. Прочитайте эту книгу, чтобы • Узнать о современном ландшафте социальных сетей • Научиться использовать Docker, чтобы легко оперировать кодами, приведенными в книге; • Узнать, как адаптировать и поставлять код в открытый репозиторий GitHub; • Научиться анализировать собираемые данные с использованием возможностей Python 3; • Освоить продвинутые приемы анализа, такие как TFIDF, косинусное сходство, анализ словосочетаний, определение клика и распознавание образов; • Узнать, как создавать красивые визуализации данных с помощью Python и JavaScript. Мэтью Рассел (Matthew Russell) — директор Built Technologies, он возглавляет команду лидеров, работающую над улучшением нашего мира. Вне работы Мэтью рациональный индивидуалист, готовящийся к возможному зомби-апокалипсису. Михаил Классен (Mikhail Klassen) — главный специалист по обработке и анализу данных в Paladin AI, стартапе, занимающемуся адаптивными технологиями обучения. Он увлекается проблемами искусственного интеллекта и анализом данных. Когда Михаил не занят на работе, он любит читать и путешествовать. Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub Рассел М. , Классен М. Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub 48.37 руб. Заказать
Нет в издательстве Искусственный интеллект - уже реальность нашей жизни. Нет такой сферы, где бы сейчас не применялись цифровые технологии. И мода не исключение. Умные зеркала, виртуальные примерочные, боди-сканеры, 3D-принтеры - вот лишь малая часть технологий, которые вовсю внедряют модные бренды и ритейлеры. А завтра может оказаться, что самую успешную коллекцию создал вовсе не человек, что компьютер разбирается в модных трендах лучше бьюти-блогеров и что одежду не шьют, а "печатают". Андрей Голуб - основатель и генеральный директор инновационной компании ELSE Corp. В 2017 году Forbes включил ее в десятку стартапов, изменивших модную индустрию Италии. Андрей родился в Казахстане, вырос в Беларуси, окончил факультет робототехники Белорусского национального технического университета по специальности "прикладная математика", затем аспирантуру в области системного анализа и проектирования инновационных технологий. В 2004 году переехал в Италию по приглашению НИИ искусственного интеллекта FBK. С 2009 года в качестве независимого консультанта сотрудничает со многими высокотехнологичными компаниями и международными стартапами. Искусственный интеллект для моды Голуб Андрей Искусственный интеллект для моды Уведомить о появлении
Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают - самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов.Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое, а инвестиции перестанут быть синоним азартных игр. Воспользуйтесь шансом поучаствовать в «машинной революции», для этого достаточно познакомиться с первой книгой, в которой приведен полный и систематический анализ методов машинного обучения применительно к финансам: начиная со структур финансовых данных, маркировки финансового ряда, взвешиванию выборки, дифференцированию временного ряда... и заканчивая целой частью, посвященной правильному бэктестированию инвестиционных стратегий. Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса де Прадо М. Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса 42.41 руб. Заказать
Нет в издательстве Дискретная математика - это необходимый базис для карьеры прикладного математика и программиста, и в то же время один из предметов, вызывающих у студентов наибольшие трудности. Это учебное пособие познакомит вас с главными понятиями и методами дискретной математики, а также даст основы программирования в математической компьютерной среде Mathematica. В доступной форме изложен теоретический материал разделов: комбинаторика и перечислительная комбинаторика; структуры данных - двоичные кучи и двоичные деревья поиска - и основные алгоритмы на них; алгоритмы сортировки и сравнение их трудоемкости; сравнения по модулю, операции в кольцах вычетов и современные методы шифрования; графы и деревья. Приведены решения задач, иллюстрирующих вводимые понятия, а также даны задачи и упражнения для самостоятельной работы. На двенадцати "уроках программирования" приведены реальные программные коды, реализующие все введенные ранее алгоритмы. Кроме того, на этих уроках показано, каким образом Mathematica поможет при решении различных задач дискретной математики. Дискретная математика. Учебник для вузов и программирование в Wolfram Mathematica Иванов О. А., Фридман Г. М. Дискретная математика. Учебник для вузов и программирование в Wolfram Mathematica Уведомить о появлении
Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части, в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике. Эта книга написана для людей с опытом программирования на R, желающих быстро познакомиться с глубоким обучением на практике, и является переложением бестселлера Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python", но использующим примеры на базе интерфейса R для Keras Глубокое обучение на R Шолле Ф. Глубокое обучение на R 47.13 руб. Заказать