Искусственный интеллект и экспертные системы

Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей

Сергей Игоревич Николенко Е. Архангельская А. Кадурин

Перед вами — первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке.   Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся...

Причинно-следственный анализ в науке о данных

Роберт Алекс Руис де Вилья

«Благодаря простым и понятным объяснениям, практическим идеям и примерам эта книга представляет большую ценность». Филипп Бах, разработчик библиотек DoubleML для Python и R   Почему получается тот или иной...

Машинное обучение для приложений высокого риска

Холл П., Кертис Дж., Панди П.

Книга представляет собой комплексное руководство по применению искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/ML) с целью снижения рисков для современного бизнеса, связанного с использованием этих технологий....

Математика в машинном обучении

Марк Питер Дайзенрот Альдо Фейзал Чен Сунь Он

Фундаментальные математические дисциплины, необходимые для понимания машинного обучения, — это линейная алгебра, аналитическая геометрия, векторный анализ, оптимизация, теория вероятностей и статистика. Традиционно...

Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики

Томас Нилд

Освойте математический аппарат, который необходим, чтобы преуспеть в сфере data science, машинного обучения и статистики. Автор книги Томас Нилд поможет вам разобраться в таких дисциплинах, как математический анализ,...

Компьютерное управление технологическим процессом, экспериментом, оборудованием

Виктор Денисенко

Книга содержит систематическое изложение основных вопросов современной теории и практики промышленной и лабораторной автоматизации. Представлены только самые необходимые для практики сведения с акцентом на детальный...