09 января 2017

ВОПРОС - насколько необходим выпуск на русском языке книги «Машинное обучение для чайников»?

Летом 2016 года в издательстве Wiley (USA) вышла книга «Machine Learning For Dummies» (Машинное обучение для чайников)

Машинное обучение (англ. Machine Learning) — обширный подраздел искусственного интеллекта (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI), математическая дисциплина, использующая разделы математической статистики, численных методов оптимизации, теории вероятностей, дискретного анализа, и извлекающая знания из данных (Big Data)

Машинное обучение может быть головоломной штукой для большинства людей, но те, кто находятся на передовой программирования знают, насколько бесценной является эта концепция. Без машинного обучения не были бы возможны выявление мошенничества, выдача поисковых результатов, реклама в реальном времени на веб-сайтах, оценка кредитного рейтинга, работа спам-фильтров и автоматизация различных процессов. И это только немногие из его возможностей

 Написанная двумя экспертами в области науки о данных, книга «Машинное обучение для чайников» предлагает необходимую отправную точку для тех, кто ищет способы применения машинного обучения для решения практических задач

Покрывая темы начального уровня, необходимые для ознакомления с базовыми принципами машинного обучения, это руководство поможет Вам быстро понять языки программирования и другие инструменты необходимые для реализации задач машинного обучения. Разозлены ли Вы математикой лежащей в основе машинного обучения или уже знаете что-то про искусственный интеллект или озадачены подготовкой данных или что-то посредине – книга «Машинное обучение для чайников» облегчит понимание и сведёт к минимуму препятствия на пути применения машинного обучения

Оригинал книги: «Machine Learning For Dummies», John Paul Mueller, Luca Massaron, 432 pages, ISBN 978-1-119-24551-3, July 2016

ВОПРОС - насколько необходим выпуск на русском языке книги «Машинное обучение для чайников»?

Свои пожелания и рекомендации Вы можете оставить ниже, перейдя в раздел комментариев этого сообщения

_________________________________________________________________________________
СОДЕРЖАНИЕ книги «Машинное обучение для чайников»
_________________________________________________________________________________
Введение

ЧАСТЬ 1: ПЕРВОЕ ЗНАКОМСТВО С МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ

Глава 1: Правда об искусственном интеллекте (AI)
Как избежать обмана
Мечты об электрических овцах
Преодолевая фантазии AI
Рассмотрение отношений между AI и машинным обучением
Учитывая спецификации AI и машинного обучения
Определение водораздела между искусством и инженерией

Глава 2: Обучение в эпоху Больших Данных
Определение Больших Данных
Обсуждение источников Больших Данных
Определение роли статистики в машинном обучении
Понимание роли алгоритмов
Определение что такое средства обучения

Глава 3: Взгляд в будущее
Создание полезных технологий для будущего
Открытие новых возможностей работы с машинным обучением
Как избежать потенциальных ловушек будущих технологий

ЧАСТЬ 2: ПОДГОТОВКА ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ ОБУЧЕНИЯ

Глава 4: Инсталляция дистрибутива языка R
Выбор дистрибутива R с мыслью о машинном обучении
Инсталляция R на Windows
Инсталляция R на Linux
Инсталляция R на Mac OS X
Загрузка наборов данных и примеры программных кодов

Глава 5: Кодирование на R, используя RStudio
Понимание базовых типов данных
Работа с векторами
Организация данных, используя списки
Работа с таблицами
Взаимодействие с многомерными данными, используя массивы
Создание структуры данных
Выполнение базовых статистических задач

Глава 6: Инсталляция дистрибутива Python
Выбор дистрибутива Python с мыслью о машинном обучении
Инсталляция Python на Linux
Инсталляция Python на Mac OS X
Инсталляция Python на Windows
Загрузка наборов данных и примеры программных кодов

Глава 7: Кодирование на Python, используя Anaconda
Работа с числами и логикой
Создание и использование рядов (цепочек последовательностей)
Взаимодействие с датами
Создание и использование функций
Использование условных выражений и цикла (петли) утверждения
Хранение данных, используя множества, списки и кортежи
Определение полезных итераторов
Индексация данных, используя словари
Хранение программного кода в модулях

Глава 8: Исследование других инструментальных средств машинного обучения
Встреча с предшественниками SAS, Stata и SPSS
Обучение в академии с Weka
Обращение к сложным алгоритмам становится легким при использовании LIBSVM
Выполняется так быстро, как летит свет с Vowpal Wabbit
Визуализация с Knime и RapidMiner
Работа с большими массивами данных при использовании Spark

ЧАСТЬ 3: НАЧИНАЕМ С ОСНОВ МАТЕМАТИКИ

Глава 9: Снятие мифов с математики после машинного обучения
Работа с данными
Исследование мира вероятностей
Описание использования статистики

Глава 10: Спуск по правильной кривой
Интерпретация обучения как оптимизации
Исследование функций стоимости
Спуск по кривой ошибок
Обновление посредством минипакета и онлайн

Глава 11: Проверка правильности машинного обучения
Проверка ошибок за пределами выборки
Распознавание границ отклонения
Хранение сложности модели в уме
Хранение сбалансированных решений
Обучение, проверка правильности и тестирование
Обращение к перекресной проверке правильности
Поиск альтернатив при проверке правильности
Оптимизация выбора перекрестной проверки правильности
Как избежать типовых отклонений и циклов потерь

Глава 12: Начинаем с простых учеников
Обнаружение невероятного перцептрона
Выращивание жадных деревьев классификации
Принимая вероятностный поворот

ЧАСТЬ 4: ОБУЧЕНИЕ НА ОСНОВЕ УМНЫХ И БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Глава 13 Предварительная обработка данных
Сбор и очистка данных
Восстановление недостающих данных
Преобразование распределенных данных
Создание Ваших cобственных свойств
Сжатие данных
Разграничивание аномальных данных

Глава 14: Достижение подобия
Измерение подобия между векторами
Использование расстояния для определения местонахождения кластеров
Настройка алгоритма K-средних
Поиск классификации на базе алгоритма K-ближайших соседей
Достижение правильного параметра K

Глава 15: Работа с линейными моделями наиболее легкий путь
Сначала объединить переменные
Смешивание переменных различных типов
Переключение на вероятности
Оценка правильных свойств
Обучение одного примера за один раз

Глава 16: Удар по сложности нейронных сетей
Обучение и подражание природе
Борьба с переобучением
Введение в глубинное обучение

Глава 17: Продвижение на шаг вперед в использовании опорных векторов
Возвращаясь к проблеме разделения: новый подход
Объяснение алгоритма
Применение нелинейности
Иллюстрирование гиперпараметров
Классификация и оценивание с SVM

Глава 18: Прибегая к ансамблям учеников
Использование деревьев решений
Работа с почти случайными предположениями
Стимуляция умных предсказателей
Усреднение других предсказателей

ЧАСТЬ 5: ПРИМЕНЕНИЕ ОБУЧЕНИЯ К РЕАЛЬНЫМ ПРОБЛЕМАМ

Глава 19: Классификация изображений
Работа с набором изображений
Извлечение визуальных особенностей
Распознавание лиц с использованием алгоритма Eigenfaces
Классификация изображений

Глава 20: Оценка мнений и настроений
Внедрение обработки естественного языка
Понимание того, как машина читает
Использование скоринга и классификации

Глава 21: Рекомендуя продукты и фильмы
Осуществляя революцию
Загрузка рейтинговых данных
Усиление SVD

ЧАСТЬ 6: ЛУЧШИЕ ДЕСЯТКИ

Глава 22: Десять пакетов машинного обучения
Cloudera Oryx
CUDA-Convnet
ConvNetJS
e1071
gbm
Gensim
glmnet
randomForest
SciPy
XGBoost

Глава 23: Десять способов улучшить свои модели машинного обучения
Исследование кривых обучения
Правильное использование перекрестной проверки достоверности (валидации)
Правильной выбор ошибки или метрики бальной оценки
Поиск лучших гиперпараметров
Тестирование нескольких моделей
Модели усреднения
Собирание моделей
Применение инженерии свойств
Выбор свойств и примеры
Поиск большого количества данных


Будет издана книга «Глубокое обучение для чайников», Джон Пол Мюллер, Лука Массарон, бумага офсетная-белая, мягкий переплет, ~350 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2019

В настоящее время глубокое обучение (Deep Learning) предоставляет средства для распознавания шаблонов в данных, которые являются движущей силой онлайнового бизнеса и общественных медиаплощадок

Книга «Глубокое обучение для чайников» предлагает вам сведения, помогающие снять покров тайны с этой темы, равно как и со всех связанных с ней внутренних технологий. В мгновение ока вам станут понятными все более и более запутанные алгоритмы, а вдобавок вы найдете простую и безопасную среду для экспериментирования с глубоким обучением

Книга «Глубокое обучение для чайников» даст высокоуровневое представление о том, что в точности способно делать глубокое обучение, и предложит примеры основных видов приложений глубокого обучения

Книга «Глубокое обучение для чайников»: включает примеры кода; предоставляет реальные примеры в рамках доступного повествования; предпринимает практические действия для облегчения усвоения материала; показывает, как более эффективно использовать глубокое обучение с помощью правильно выбранных инструментов

Книга «Глубокое обучение для чайников» великолепно подойдет тем, кто хочет лучше понять основы внутренних технологий, которыми мы пользуемся каждый день

Оригинал книги: «Deep Learning For Dummies», John Paul Mueller, Luca Massaron, 320 pages, ISBN 9781119543046, May 2019

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


книга Джона Пола Мюллера и Луки Массарона «Искусственный интеллект для чайников»
Искусственный
интеллект
для чайников


Джон Пол Мюллер
Лука Массарон
В продаже книга «Искусственный интеллект для чайников», Джон Пол Мюллер, Лука Массарон, бумага офсетная-белая, мягкий переплет, 384 стр., ISBN 978-5-907114-57-9, «ДИАЛЕКТИКА», 2019 - заказать-купить книгу «Искусственный интеллект для чайников» в интернет-магазине ComBook.ru

Книга «Искусственный интеллект для чайников» Джона Пола Мюллера и Лука Массарона поможет вам понять, что такое искусственный интеллект, как он должен работать и почему он терпел неудачи в прошлом

Вы также узнаете о причинах некоторых из проблем с искусственным интеллектом, а также о том, что сегодня их почти невозможно решить в некоторых случаях

В отличие от множества книг по этой теме, данная книга говорит вам правду о том, где и как искусственный интеллект не может работать, она развеет все мифы об искусственном интеллекте

Каждый вынесет из книги «Искусственный интеллект для чайников» то, что люди всегда будут важны. Фактически, искусственный интеллект делает людей еще более важными, причем такими способами, которые вы даже не могли бы вообразить

Оригинал книги: «Artificial Intelligence For Dummies», John Paul Mueller, Luca Massaron, 336 pages, ISBN 9781119467656, April 2018

заказать-купить книгу Джона Пола Мюллера и Луки Массарона «Искусственный интеллект для чайников» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект для чайников» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Джона Пола Мюллера и Луки Массарона «Искусственный интеллект для чайников» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект для чайников» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


книга Сантану Паттанаяка «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python»
Глубокое обучение и
TensorFlow
для профессионалов


Сантану Паттанаяк
Скоро 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, ~400 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 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

заказать-купить книгу Сантану Паттанаяка «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (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)

заказать-купить книгу Сантану Паттанаяка «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (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


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

заказать-купить книгу Чару Аггарвала «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (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


книга Себастьяна Рашки и Вахида Мирджалили «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow» (2-е издание)
Python и
машинное обучение


Себастьян Рашка
Вахид Мирджалили

полноцветное
 2-е издание
В продаже 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

Машинное обучение (Machine Learning) поглощает мир программного обеспечения, и теперь глубокое обучение (Deep Learning) расширяет машинное обучение

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 версий библиотек для Python с открытым исходным кодом - scikit-learn, TensorFlow и др., эта книга предлагает современные практические знания, приемы и методы, которые необходимы для создания и содействия машинному обучению, глубокому обучению и современному анализу больших данных

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 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»

заказать-купить книгу Себастьяна Рашка и Вахида Мирджалили «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow» (2-е издание) в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2 издание) в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Себастьяна Рашка и Вахида Мирджалили «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow» (2-е издание) в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2 издание) в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Себастьяна Рашка и Вахида Мирджалили «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow» (2-е издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2 издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

заказать-купить книгу Себастьяна Рашка и Вахида Мирджалили «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow» (2-е издание) в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2 издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


книга Пратика Джоши «Искусственный интеллект с примерами на Python»
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»

заказать-купить книгу Пратика Джоши «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» (2 издание) в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Пратика Джоши «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (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)

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

заказать-купить книгу Пратика Джоши «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (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


книга Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными»
Введение в
машинное обучение
с помощью Python


Андреас Мюллер
Сара Гвидо

полноцветное 
издание
В продаже книга «Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными», Андреас Мюллер, Сара Гвидо, перевод Артёма Груздева, формат 70х100/16, мягкий переплёт, бумага мелованная 115 г матовая, полноцветное издание, 480 стр., ISBN 978-5-9908910-8-1, «ДИАЛЕКТИКА», 2017 - заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине ComBook.ru

Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, начиная от постановки медицинского диагноза c последующим лечением и заканчивая поиском друзей в социальных сетях. Многие полагают, что машинное обучение могут использовать только крупные компании, обладающие мощными командами аналитиков

В книге «Введение в машинное обучение с помощью Python» описывается как можно самостоятельно и c удивительной легкостью построить модели машинного обучения (Machine Learning, ML). Прочитав эту книгу, вы сможете построить свою собственную систему машинного обучения, которая позволит выяснить настроения пользователей Твиттера или получить прогнозы по поводу глобального потепления

Машинное обучение заключается в извлечении знаний из данных. Это научная область, находящаяся на пересечении статистики, искусственного интеллекта и компьютерных наук и также известная как прогнозная аналитика или статистическое обучение. В последние годы применение методов машинного обучения в повседневной жизни стало обыденным явлением

Книга «Введение в машинное обучение с помощью Python» является вводной и не требует предварительных знаний в области машинного обучения или искусственного интеллекта

Область применения машинного обучения безгранична и, учитывая все многообразие данных, имеющихся на сегодняшний день, ограничивается лишь вашим воображением

Оригинал книги: «Introduction to Machine Learning with Python A Guide for Data Scientists», Andreas C. Müller, Sarah Guido, 394 pages, ISBN 9781491939109, October 2016

ЗДЕСЬ - читайте ОБ АВТОРАХ книги - Андреасе Мюллере и Саре Гвидо
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ к книге
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги Андреаса Мюллера и Сары Гвидо
ЗДЕСЬ - читайте Главу 6 «Объединение алгоритмов в цепочки и конвейеры» из книги Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python»
ЗДЕСЬ - загрузите ЛИСТИНГИ из книги Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python»

заказать-купить книгу Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

заказать-купить книгу Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


книга Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»
Создаем
нейронную сеть


Тарик Рашид

полноцветное 
издание
В продаже мировой бестселлер - книга «Создаем нейронную сеть», Тарик Рашид, полноцветное издание, мягкий переплет, 272 стр., ISBN 978-5-9909445-7-2, «ДИАЛЕКТИКА», 2017 - заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине Ozon.ru

Книга «Создаем нейронную сеть» представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Тарик Рашид, автор этой книги, простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующего программного кода

Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке программирования Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero

Основные темы книги «Создаем нейронную сеть»:

— нейронные сети и системы искусственного интеллекта;
— структура нейронных сетей;
— сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;
— тренировка и тестирование нейронных сетей;
— интерактивная оболочка для языка программирования Python - IPython;
— использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;
— распознавание образов с помощью нейронных сетей

Книга «Создаем нейронную сеть» предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. От читателя книги не требуется никаких специальных знаний или владения математикой в объеме, выходящем за пределы школьного курса

Оригинал книги: «Make Your Own Neural Network», Tariq Rashid, 222 pages, ISBN 9781530826605, March 2016

ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ из книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»
ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»
ЗДЕСЬ - читайте 3 Главу «Несколько интересных проектов» из книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»

заказать-купить книгу Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу по «Создаем нейронную сеть» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

заказать-купить книгу Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


книга Роберта Каллана «Нейронные сети. Краткий справочник»
Нейронные сети 
Краткий справочник

Роберт Каллан
В продаже книга «Нейронные сети. Краткий справочник», Роберт Каллан, бумага офсетная-белая, мягкий переплет, 288 стр., ISBN 978-5-8459-2131-4, «ДИАЛЕКТИКА», 2017 - заказать-купить книгу «Нейронные сети. Краткий справочник» в интернет-магазине ComBook.ru

Книга «Нейронные сети. Краткий справочник» является первой в полном курсе по нейронным сетям. Целью книги является раскрытие основных понятий и изучение основных моделей нейронных сетей с глубиной, достаточной для того, чтобы опытный программист мог реализовать такую сеть на том языке программирования, который покажется ему предпочтительнее

В книге «Нейронные сети. Краткий справочник» рассматриваются основные модели нейронных сетей, важные для понимания основ изучаемого предмета, и обсуждаются связи между нейронными сетями и традиционными понятиями из области искусственного интеллекта

Книга «Нейронные сети. Краткий справочник» написана доступным, простым языком. Она будет полезна не только начинающим, но и тем, кто уже использовал нейронные сети в своих программных проектах

Оригинал книги: «The Essence of Neural Networks» by Robert Callan, 248 pages, ISBN 9780139087325

ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ к книге «Нейронные сети. Краткий справочник»
ЗДЕСЬ - читайте СОДЕРЖАНИЕ книги «Нейронные сети. Краткий справочник»
ЗДЕСЬ - читайте 4 Главу «Ассоциация образцов» из книги «Нейронные сети. Краткий справочник»

заказать-купить книгу Роберта Каллана «Нейронные сети. Краткий справочник» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать в КОМБУКе - самая низкая цена в России!)
(заказать-купить книгу «Нейронные сети. Краткий справочник» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Роберта Каллана «Нейронные сети. Краткий справочник» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru(книгу можно заказать в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Нейронные сети. Краткий справочник» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

заказать-купить книгу Роберта Каллана «Нейронные сети. Краткий справочник» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Нейронные сети. Краткий справочник» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


книга Орельена Жерона «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем»
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

заказать-купить книгу Орельена Жерона «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» в интернет-магазине «Библио-Глобус» (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)

заказать-купить книгу Орельена Жерона «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (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)

заказать-купить книгу Орельена Жерона «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» в онлайн-мегамаркете Ozon.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)

заказать-купить книгу Орельена Жерона «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (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
____________________________________________
СЛЕДИТЕ ЗА ИЗМЕНЕНИЯМИ В ЭТОМ СООБЩЕНИИ -
последнее обновление - 10 апреля 2019 года
____________________________________________
на фото Виктор Штонда (Viktor Shtonda) издатель
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

32 комментария:

  1. Тема очень актуальная, так что я за перевод.

    Еще хотелось бы увидеть перевод книги:
    Introduction to Machine Learning with Python By Andreas C. Müller, Sarah Guido
    Publisher: O'Reilly Media
    Final Release Date: September 2016
    Pages: 392

    http://shop.oreilly.com/product/0636920030515.do

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. открою секрет - книга Introduction to Machine Learning with Python By Andreas C. Müller, Sarah Guido в производстве и скоро я сделаю по ней отдельное сообщение в своём блоге - это одна из лучших вводных книг по теме «Машинное обучение» )))

      Удалить
    2. Отличная новость! Спасибо, что издаете такие полезные книги.

      Удалить
    3. Добрый вечер. Думаю, что я бы купил эту книгу, если издадите :).

      Удалить
    4. Ух ты, вот эту, пожалуй, тоже куплю.

      Удалить
  2. Ответы
    1. эту книгу - «Машинное обучение для чайников»?

      Удалить
  3. Ответы
    1. чего ждёте? салюта? его не будет - тоьлко аргументы! в пользу издания

      Удалить
  4. Я с удовольствием приобрел бы эту книгу

    ОтветитьУдалить
  5. Кстати, если говорить в общем, с удовольствием приобрёл бы эту книку на русском http://shop.oreilly.com/product/0636920027072.do . Насколько я понимаю, она ещё не переведена.

    ОтветитьУдалить
  6. Анонимный17 января, 2017

    Эта книга не нужна. Если Вы планируете издавать вводный курс (Мюллер-Гуидо), то смысла еще в одной подобной книге нет. Лучше издать продвинутую книгу, например, культовую https://www.amazon.com/Elements-Statistical-Learning-Prediction-Statistics/dp/0387848576/

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. хороший совет - он учтён )))

      Удалить
    2. Анонимный17 февраля, 2017

      Книгу Мюллера-Гуидо куплю, дабы поддержать Вашу деятельность рублем, надеюсь качество перевода и издания будут на хорошем уровне. Сталкивался с книгами издательства ДМК по этой тематике, качество перевода и издания отвратительные. Читал книги Лесковица-Ульмана-Раджарамана "Анализ больших наборов данных", Флэх "Машинное обучение" и Коэльо-Ричарт "Построение систем машинного обучения на языке Python". Лучше вообще было не переводить их, чем выпускать такой откровенно низкокачественный перевод.

      Если будете переводить книгу Хэйсти-Тибширани-Фридмана, то к этому стоит отнестись серьезно, это как книга Кормена-Лейзерсона-Ривеста, но в области машинного обучения и обработки данных.

      Удалить
  7. С удовольствием бы приобрел книгу «Машинное обучение для чайников». Издайте ее, пожалуйста, в твердом переплете на хорошей бумаге.

    > ... издать продвинутую книгу, например, культовую https://www.amazon.com/Elements-Statistical-Learning-Prediction-Statistics/dp/0387848576/
    Отличная идея! Присоединяюсь и поддерживаю.

    ОтветитьУдалить
  8. Анонимный07 февраля, 2017

    а что скажите о https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618 - глубокие нейронные сети мат. часть. Я бы однозначно купил.

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. могу сказать - мы за неё боролись .... Главное - книга будет издана на русском языке! - она выйдет в другом издательстве - в каком? ... я сделаю сообщение о книге в своём блоге )))

      Удалить
    2. Анонимный09 февраля, 2017

      Здорово, поскорее бы! Вообще мне кажется у издательва mit'а из этой области (машинное обучение) есть еще пара интерсных книг.

      Удалить
    3. Анонимный22 февраля, 2017

      Доброе утро, вот "кипрпич" - https://www.amazon.com/Probabilistic-Graphical-Models-Principles-Computation/dp/0262013193, вот у автора курс о PGM - https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models, вот еще ресурс где есть мнения читателей - http://www.goodreads.com/book/show/6676555-probabilistic-graphical-models. Нет ли у вас в планах издать на русском этот фундаментальный труд?

      Удалить
  9. Анонимный01 апреля, 2017

    Добрый, вечер! Сейчас, язык Python на русском языке представлен большим количеством книг, а, вот язык R, крайне обделен вниманием отечественных издателей. Собственно по языку R, не переведено ни одной книги, а потребность в ней уже давно назрела. Можно, рассмотреть, как вариант, эту книгу
    https://www.amazon.com/Art-Programming-Statistical-Software-Design/dp/1593273843/ref=pd_sim_14_3?_encoding=UTF8&pd_rd_i=1593273843&pd_rd_r=TZBHZWG9R97SCT00TGPS&pd_rd_w=vQ5iQ&pd_rd_wg=iMeO4&psc=1&refRID=TZBHZWG9R97SCT00TGPS

    ОтветитьУдалить
  10. Анонимный14 апреля, 2017

    Хотелось бы предложить на обсуждение вот такую книгу: https://www.amazon.com/Deep-Learning-Practitioners-Adam-Gibson/dp/1491914254. Может кто из знатоков выскажет свое мнение о DL4J, spark MLlib 2.x.x, DL4J+spark. Кто этим пользуется, как оно? Книга как раз о DL4j.

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. а почему именно эту? если Вы сделаете запрос в Амазон - "Deep Learning" и выстроите результат по дате выхода, то будете знать что выходит множество книг на эту тему - все не издашь, посему нужны веские аргументы )))

      Удалить
    2. Анонимный14 апреля, 2017

      Их сайт https://deeplearning4j.org (сайт проекта) раньше был очень беден в плане документации. Сейчас он просто шикарен. Из этого делаю вывод что ребята взялись за дело серьезно. Это мир Java. У них рассматриваются в доках cnn, rnn, autoencoder, rbm, DBN - объяснение на пальцах + примеры кода. Отдельно рассматривается nlp. У них есть возможность импортировать в java модели написанные на keras модели, но не все. Отдельная объемная статься о взаимодействии со spark-ом. есть модуль в разработке - Reinforcement Learning. Хотелось бы услышать мнение людей о dl4j.

      Удалить
    3. Анонимный20 августа, 2017

      Категорически поддерживаю выход этой книги:
      http://shop.oreilly.com/product/0636920035343.do

      Удалить
  11. Анонимный28 июля, 2017

    День добрый! Есть предложение посмотреть в сторону байесовских методов анализа данных, сетей. За рубежом эта тема очень актуальна, по ней издано много книг. Можно рассмотреть следующие две интересные книги:
    https://www.amazon.com/Doing-Bayesian-Data-Analysis-Second/dp/0124058884/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1501247707&sr=1-1&keywords=Doing+Bayesian
    и
    https://www.amazon.com/Probabilistic-Methods-Financial-Marketing-Informatics/dp/0123704774/ref=la_B001IODMSE_1_9?s=books&ie=UTF8&qid=1501247600&sr=1-9

    ОтветитьУдалить
  12. Анонимный12 августа, 2017

    Добрый вечер! Да, у нас не только не издаются книги байесовским методам анализа данных и байесовским сетям, но и по скрытым марковским моделям. Совершенно отстали от современных научных направлений. Дикость! По скрытым марковским моделям можно предложить на рассмотрение следующую книгу:
    https://www.amazon.com/Hidden-Markov-Models-Time-Introduction/dp/1482253836/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1502552917&sr=1-1&keywords=Hidden+Markov+Models+for+Time+Series

    ОтветитьУдалить
  13. Анонимный14 августа, 2017

    Здравствуйте! Хотелось бы напомнить, о такой области машинного обучения, как "обучение с подкреплением". На мой взгляд, обучение с подкреплением - по настоящему интересное направление в AI, связанное с динамикой взаимодействия интеллектуального агента с окружающей средой. Это не унылые вычислительные процедуры статистического машинного обучения, которые сейчас усиленно раскручиваются. В качестве книги по обучению с подкреплением можно рассмотреть следующую интересную монографию:
    https://www.amazon.com/dp/364244685X/ref=sxbs_sxwds-stvp_3?pf_rd_m=ATVPDKIKX0DER&pf_rd_p=3171424582&pd_rd_wg=gYw8r&pf_rd_r=EP8NRZE9825ER92TDTEK&pf_rd_s=desktop-sx-bottom-slot&pf_rd_t=301&pd_rd_i=364244685X&pd_rd_w=gTISI&pf_rd_i=Adaptive+Computation+and+Machine+Learning+series&pd_rd_r=13T5C089HMQ7BTXDJHC1&ie=UTF8&qid=1502728855&sr=3

    ОтветитьУдалить