27 ноября 2017

Будет издана книга «Python и машинное обучение», Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили, 2-е издание, (перевод Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, ~700 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2018 - выйдет осенью 2018 года

Будет издана книга «Python и машинное обучение», Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили, 2-е издание, (перевод Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, ~700 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2018

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

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

(книга в производстве)

На русском языке книга выйдет осенью 2018 года в издательстве «ДИАЛЕКТИКА»
_____________________
ОБ АВТОРАХ КНИГИ
_____________________
Себастьян Рашка
Себастьян Рашка, 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 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
___________________________________________________
ОГЛАВЛЕНИЕ книги «Python и машинное обучение» (2-е издание)
___________________________________________________
Глава 1. Оснащение компьютеров способностью обучаться на основе данных
Глава 2. Обучение простых алгоритмов машинного обучения для классификации
Глава 3. Обзор классификаторов на основе машинного обучения, использующих scikit-learn
Глава 4. Построение хороших обучающих наборов – предварительная обработка данных
Глава 5. Сжатие данных через понижение размерности
Глава 6. Наилучшие практики обучения для оценки моделей и подстройки 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 непрерывных целевых переменных с помощью регрессионного анализа
Глава 11. Работа с непомеченными данными – кластерный анализ
Глава 12. Реализация многоуровневой искусственной нейронной сети с нуля
Глава 13. Распараллеливание 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

В продаже есть первое издание книги «Python и машинное обучение», Себастьян Рашка, 418 стр., ISBN 978-5-97060-409-0, «ДМК Пресс», 2017

(c) 2015 Packt Publishing

заказать-купить книгу Себастьяна Рашка «Python и машинное обучение» (1-е издание) в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!)
заказать-купить книгу Себастьяна Рашка «Python и машинное обучение» (1-е издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru
заказать-купить книгу Себастьяна Рашка «Python и машинное обучение» (1-е издание) в интернет-магазине DiaMail (Украина)

___________________________________________________
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


книга Хэдли Уикема и Гарретт Гроулмунда «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных»
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

заказать-купить книгу Хэдли Уикем и Гарретт Гроулмундо «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Хэдли Уикем и Гарретт Гроулмундо «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (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)

заказать-купить книгу Хэдли Уикем и Гарретт Гроулмундо «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу по «Язык R в задачах науки о данных» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

заказать-купить книгу Хэдли Уикем и Гарретт Гроулмундо «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (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
___________________________________________________

Будет издана книга «Наука о данных: учебный курс», Стивен С. Скиена, бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, ~500 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2018

Этот увлекательный и ясный учебник содержит необходимое введение в быстро развивающуюся междисциплинарную область - наука о данных (Data Science)

В книге «Наука о данных: учебный курс» основное внимание уделяется принципам, позволяющим стать хорошим специалистом по анализу данных и овладеть ключевыми навыками, необходимыми для создания систем сбора, анализа и интерпретации данных

Книга «Наука о данных: учебный курс» является источником действительно важных практических идей и даёт интуитивное понимание того, как использовать эти идеи

В книге «Наука о данных: учебный курс» не отдается предпочтения какому-либо конкретному языку программирования или набору инструментов для анализа данных. Вместо этого основное внимание уделяется обсуждению важных принципов разработки на высоком уровне абстракции

Легко читаемый текст книги «Наука о данных: учебный курс» идеально подходит для студентов и аспирантов, которые изучают курс «Введение в анализ данных». Он показывает, какое место эта дисциплина (наука о данных) занимает на пересечении математической статистики, компьютерных наук (информатики) и машинного обучения (Machine Learning), имея свои особенности

Специалисты, работающие в этих и смежных областях найдут книгу «Наука о данных: учебный курс» идеально подходящей для самостоятельного изучения

Дополнительные инструменты обучения:

* «War Stories» — перспективы использования науки о данных в реальном мире
* «Homework Problems» — широкий спектр упражнений и проектов для самостоятельного изучения
* Полный набор лекционных слайдов и видеолекций на сайте www.data-manual.com
* «Take-Home Lessons» — уроки, подчеркивающие основные концепции каждой главы
* «Kaggle Challenges» — онлайн-платформа Kaggle
* «False Starts» — описание тонких причин, по которым некоторые методы терпят неудачу
* Примеры из телевизионного шоу «The Quant Shop» (www.quant-shop.com)

Оригинал книги: «The Data Science Design Manual», Steven S. Skiena, 446 pages, ISBN 9783319554433, July 2017

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
Будет издана 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 , «ДИАЛЕКТИКА», 2018

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 (информатики), 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

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
Будет издана книга «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование», Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман, 2 издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, ~800 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2018

В течение последнего десятилетия произошел стремительный рост вычислительных и информационных технологий. Благодаря этому в различных областях, таких как медицина, биология, финансы и маркетинг, появилась возможность обрабатывать огромные объемы данных. Необходимость понимания этих данных привела к разработке новых инструментов в области статистики и породила новые области, такие как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и биоинформатика. Многие из этих инструментов имеют общие основы, но часто выражаются с помощью разных терминов

В книге «Основы статистического обучения» описываются важные идеи, существующие в этих областях, на основе общего концептуального подхода. Хотя этот подход является статистическим, акцент делается на концепциях, а не на математике. Авторы приводят много примеров с широким использованием графических иллюстраций

В частности, в книге «Основы статистического обучения» рассматриваются основные понятия и методы статистического обучения: линейная регрессия, нелинейная регрессия, линейные методы классификации, регуляризация, ядерное сглаживание, оценивание и выбор моделей, аддитивные модели, деревья классификации, создание повторных выборок, нейронные сети, случайные леса и многое другое. Авторы приводят множество примеров и цветных иллюстраций применения этих методов на практике

Книга «Основы статистического обучения» представляет собой ценный источник знаний для статистиков и всех, кто интересуется обработкой данных в науке или промышленности. Диапазон тем, охваченных книгой, обширен: от обучения с учителем (прогнозирования) до обучения без учителя, включая нейронные сети, метод опорных векторов, деревья классификации и бустинг

Новое издание книги «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование» (2 издание) содержит множество тем, не охваченных в первом издании, включая графовые модели, случайные леса, ансамблевые методы, метод наименьших углов и LASSO, алгоритмы неотрицательной матричной факторизации и спектральной кластеризации. В книгу включена также глава о методах обработки “широких” данных, включая множественное тестирование и оценивание уровня ложноположительных результатов

Книга «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование» представляет огромный интерес для специалистов, применяющих методы статистического обучения (машинного обучения), а также для студентов, изучающих компьютерные науки (информатику)

Оригинал книги: «The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction» by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, 2ed Edition, 745 pages, ISBN 9780387848570, 2009

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 соответствующих программных инструкций

Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке 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

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 «Алгоритмы. Справочник с примерами на C, C++, Java и Python»
Алгоритмы
Справочник
с примерами на
C, C++, Java и Python


Джордж Т. Хайнеман
Гэри Поллайс
Стэнли Селков

2 издание
В продаже книга «Алгоритмы. Справочник с примерами на C, C++, Java и Python», Джордж Т. Хайнеман, Гэри Поллайс, Стэнли Селков, 2 издание (перевод Игоря Красикова), бумага офсетная-белая, твердый переплет, 432 стр., ISBN 978-5-9908910-7-4, «ДИАЛЕКТИКА», 2017 - заказать-купить книгу «Алгоритмы. Справочник» в интернет-магазине ComBook.ru

Создание надежного программного обеспечения требует использования эффективных алгоритмов, но программисты редко думают об этом, пока не возникнет проблема

Это исправленное и дополненное второе издание книги «Алгоритмы. Справочник с примерами на C, C++, Java и Python» содержит множество кратких описаний существующих алгоритмов для решения разных задач и поможет читателям выбрать и реализовать правильный алгоритм для своих потребностей

Книга содержит достаточно математических подробностей, чтобы позволить читателям понять и проанализировать производительность алгоритмов

Делая акцент на приложениях, а не теории, книга «Алгоритмы. Справочник с примерами на C, C++, Java и Python» предоставляет эффективные решения для программирования на нескольких языках, которые можно легко адаптировать к определенному проекту

Все основные алгоритмы представлены в виде шаблонов проектирования, включающих информацию, которая помогает читателям сделать обоснованный выбор

С помощью книги «Алгоритмы. Справочник с примерами на C, C++, Java и Python» читатели смогут:

• Решить конкретную задачу или повысить производительность существующего решения
• Быстро найти алгоритмы, которые могут решить поставленную задачу и выяснить, почему они подходят для решения
• Получить алгоритмические решения на языках C, C++, Java и Python с советами, касающимися реализации
• Оценить ожидаемую производительность алгоритма и условия, при которых она достигает максимума
• Оценить влияние, которое подобные проектные решения оказывают на разные алгоритмы
• Изучите сложные структуры данных, позволяющие повысить эффективность алгоритмов

Оригинал книги: «Algorithms in a Nutshell. A Practical Guide», George Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow, 2nd Edition, 390 pages, ISBN 9781491948927, March 2016

заказать-купить книгу «Алгоритмы. Справочник с примерами на C, C++, Java и Python» в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Алгоритмы. Справочник с примерами на C, C++, Java и Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу «Алгоритмы. Справочник с примерами на C, C++, Java и Python» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России!)
(заказать-купить книгу «Алгоритмы. Справочник» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу «Алгоритмы. Справочник с примерами на C, C++, Java и Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу по «Алгоритмы. Справочник с примерами на C, C++, Java и Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

заказать-купить книгу «Алгоритмы. Справочник с примерами на C, C++, Java и Python» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Алгоритмы. Справочник» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Читайте отдельное сообщение в моем блоге об этой книге
___________________________________________________
книга Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход» (2-е издание)
Искусственный
интеллект:
современный подход


Стюарт Рассел
Питер Норвиг
2-е издание
В продаже книга «Искусственный интеллект: современный подход», Стюарт Рассел и Питер Норвиг, 2-е издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 1408 стр., ISBN 978-5-8459-1968-7, «ВИЛЬЯМС», 2015 - заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине ComBook.ru

Искусственный интеллект - вопрос, которому посвящена книга Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход» (AIMA-2). Стержневой темой книги является идея интеллектуального агента (intelligent agent)

На страницах этого издания излагаются основы математической логики, теории вероятностей, теории непрерывных функций; раскрывается суть таких понятий, как «восприятие», «рассуждение», «обучение» и «действие». Стюарт Рассел и Питер Норвиг определяют искусственный интеллект как науку об агентах, получающих из своей среды результаты актов восприятия и выполняющих соответствующие действия

Авторы книги «Искусственный интеллект: современный подход» рассматривают разнообразные способы представления функций, реализуемых агентами, среди которых продукционные системы, реактивные агенты, условные планировщики в реальном масштабе времени, нейронные сети и системы, действующие на основе теории решений. Помимо сугубо теоретической части, в книге представлено множество примеров алгоритмов, версии которых, реализованные на различных языках программирования

Книга «Искусственный интеллект: современный подход» написана понятным и доступным языком и является прекрасным пособием для студентов университетов, учащихся специализированных курсов, аспирантов, программистов, изучающих искусственный интеллект. Кроме того, книга будет весьма полезна для разработчиков интеллектуального ПО и профессионалов, желающих расширить рамки избранной ими специальности

Оригинал книги: «Artificial Intelligence: A Modern Approach» (AIMA-2), Stuart Russel, Peter Norvig, 2 edition

ЗДЕСЬ - читайте ОБ АВТОРАХ книги «AIMA-2»
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ книги «AIMA-2»
ЗДЕСЬ - читайте СОДЕРЖАНИЕ книги «AIMA-2»
ЗДЕСЬ - читайте 9 главу «Логический вывод в логике первого порядка» из книги «Искусственный интеллект: современный подход»

заказать-купить книгу Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход» (2-е издание) в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход» (2-е издание) в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать в КОМБУКе - самая низкая цена в России!)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход» (2-е издание) в интернет-магазине ОЗОН(книгу можно заказать в ОЗОНе)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине ozon.ru)

заказать-купить книгу Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход» (2-е издание) в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Читайте отдельное сообщение в моем блоге о книге «Искусственный интеллект: современный подход» (2-е издание)
___________________________________________________
книга Нормана Дрейпера и Гарри Смита «Прикладной регрессионный анализ» (3-е издание)
Прикладной
регрессионный
анализ


Норман Дрейпер
Гарри Смит

3-е издание
В продаже книга «Прикладной регрессионный анализ», Норман Дрейпер, Гарри Смит, 3-е издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 912 стр., ISBN 978-5-8459-0963-3, «ДИАЛЕКТИКА», 2016 - заказать-купить книгу по «Прикладной регрессионный анализ» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru

Книга «Прикладной регрессионный анализ» Нормана Дрейпера и Гарри Смита является полным классическим введением в фундаментальные основы множественного регрессионного анализа. В книге описываются методы подбора и исследования линейных и нелинейных регрессионных моделей различной степени сложности, а также рассматриваются практические аспекты их применения, в том числе с использованием специальных компьютерных программ

Помимо стандартного набора тем, составляющих ядро метода регрессионного анализа, в книгу «Прикладной регрессионный анализ» включены отдельные главы, посвященные мультиколлинеарности, обобщенным линейным моделям, множественной регрессии, геометрическим свойствам регрессии, методу корреляционно-регрессионного анализа, робастной регрессии и процедурам тиражирования выборки (бутстрепа). Книга содержит множество примеров и упражнений (с полными или частичными решениями), а также вопросы для самоконтроля

Книга «Прикладной регрессионный анализ» предназначена для аналитиков, экспериментаторов и студентов высших учебных заведений. Может служить основой курса по методу регрессионного анализа для работников промышленных предприятий и служащих государственных учреждений, сталкивающихся с необходимостью анализа статистических данных, а также прекрасным справочным пособием для специалистов по статистике и ученых различных профилей

Оригинал книги: «Applied Regression Analysis», Norman Draper, Harry Smith, 3rd Edition, 736 pages, ISBN 0471170828, 1998

ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Прикладной регрессионный анализ»
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ к книге «Прикладной регрессионный анализ»
ЗДЕСЬ - читайте 13 Главу «Модели, содержащие различные функции предикторов. Полиномиальные модели» из книги «Прикладной регрессионный анализ»
ЗДЕСЬ - загрузите ПРИМЕРЫ из книги «Прикладной регрессионный анализ»

заказать-купить книгу Нормана Дрейпера и Гарри Смита «Прикладной регрессионный анализ» в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Прикладной регрессионный анализ» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Нормана Дрейпера и Гарри Смита «Прикладной регрессионный анализ» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Прикладной регрессионный анализ» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Нормана Дрейпера и Гарри Смита «Прикладной регрессионный анализ» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Прикладной регрессионный анализ» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

заказать-купить книгу Нормана Дрейпера и Гарри Смита «Прикладной регрессионный анализ» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Прикладной регрессионный анализ» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Читайте отдельное сообщение в моем блоге о книге Нормана Дрейпера и Гарри Смита «Прикладной регрессионный анализ» (3-е издание)


книга Дага Хеллмана «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами» (2-е издание)
Стандартная
библиотека
Python 3:
справочник
с примерами


Даг Хеллман


2 издание
Будет издана книга «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами», Даг Хеллман, 2 издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 1376 стр., ISBN 978-5-6040043-8-8, «ДИАЛЕКТИКА», 2018

Стандартная библиотека Python содержит сотни модулей, позволяющих взаимодействовать с операционной системой, интерпретатором и Интернетом. Все они тщательно протестированы и готовы к немедленному использованию для разработки приложений

Книга «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами» Дага Хеллмана, эксперта по языку Python, описывает все основные разделы библиотеки Python 3.x, сопровождая изложение материала компактными примерами исходного кода и результатами их выполнения

Приведенные в книге примеры наглядно демонстрируют возможности каждого из модулей, предлагаемых библиотекой, и пригодны не только для изучения, но и для использования в реальных проектах на Python 3.x

В книге «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами» имеются готовые примеры кода, предназначенного для работы с текстом, структурами данных, значениями даты и времени, файловой системой, процессами, потоками, электронной почтой, пакетами и другими ресурсами

Каждому модулю посвящен отдельный раздел, содержащий ссылки на дополнительные ресурсы, что делает эту книгу идеальным учебным и справочным руководством для изучения Python 3.x

Основные темы книги «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами»:

- Манипулирование текстом с помощью модулей string, textwrap, re (регулярные выражения) и difflib
- Использование структур данных: модули enum, collections, array, heapq, queue, struct, copy и множество других
- Элегантная и компактная реализация алгоритмов с использованием модулей functools, itertools и contextlib
- Обработка значений даты и времени и решение сложных математических задач
- Архивирование и сжатие данных
- Постоянное хранение и работа с базами данных, включая данные в форматах json, dbm и sqlite
- Подписывание и верификация сообщений криптографическими средствами
- Управление параллельными операциями с помощью процессов и потоков
- Тестирование, отладка, компиляция, профилирование, локализация, импорт и пакетирование модулей
- Взаимодействие с командными оболочками и средой выполнения

В книге рассмотрены новые библиотеки Python 3.x, описаны важные функциональные изменения и даны советы по переносу кода от модулей стандартной библиотеки Python 2.x к их эквивалентам в Python 3.x

Книга «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами» рассчитана на программистов средней квалификации, разрабатывающих программы на языке Python. Опытные же программисты, знакомые с другими языками, могут использовать книгу для изучения языка Python, но при написании текста не ставилась задача сделать книгу введением в этот язык программирования. Наибольшую пользу изучение примеров принесет тем читателям, которые уже имеют опыт написания программ на Python

Оригинал книги: «Python 3 Standard Library by Example» by Doug Hellmann, 2ed Edition, 1456 pages, ISBN 9780134291055, June 2017

ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Стандартная библиотека Python 3»
ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Дага Хеллмана «Стандартная библиотека Python 3»
ЗДЕСЬ - читайте 15 Главу «Интернационализация и локализация приложений» из книги «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами»

заказать-купить книгу Дага Хеллмана «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами» (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 «Стандартная библиотека Python 3» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Дага Хеллмана «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами» (2-е издание) в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Стандартная библиотека Python 3» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
______________________________________________
СЛЕДИТЕ ЗА ИЗМЕНЕНИЯМИ В ЭТОМ СООБЩЕНИИ -
последнее обновление - 13 июня 2018 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

8 комментариев:

  1. Анонимный04 декабря, 2017

    Добрый, вечер! На "хабре" появилась такая статья:

    https://habrahabr.ru/company/1cloud/blog/343762/

    из которой следует, что метод обучения с подкреплением, сейчас выходит на первые позиции в области исследования AI. Этот же факт подтверждает и статья о конференция O’Reilly Strata Artificial Intelligence

    https://habrahabr.ru/company/lanit/blog/339874/

    По этому поводу разгорелась дискуссия, которую некий "математик" превратил в балаган. Хочу напомнить, что в основе метода обучения с подкреплением лежит теория оптимального управления и, в частности динамическое программирование. На русский язык по Reinforcement Learning переведена лишь одна книга "Саттон Р. и др. Обучение с подкреплением, Бином. Лаборатория знаний". Эта книга написанная основателями Reinforcement Learning и полна ссылок на работы профессора Bertsekas, в которых есть современная трактовка динамического программирования. Поэтому, если издательство желает идти в русле современных направлений AI и способствовать самообучению специалистов в этой области, есть крайняя необходимость издавать книги и по вероятностным методам, и по динамическому программированию, и по моделям маркова и т. п. Наконец, если глянуть в этой статье на раздел книги, то уже во 2-ой позиции встречается линейная алгебра и указывается ее важная роль в ML. Это замечание - для особо одаренных "математиков", которые загибают пальцы и восклицают: "Мне, профессионалу, такие перлы как линейная алгебра и матричное исчисление ..." Любая книга по глубокому обучению начинается с обзора основ линейной алгебры и настоятельной рекомендации прочитать, что-нибудь более серьезное.

    ОтветитьУдалить
  2. Анонимный04 декабря, 2017

    Добрый, вечер. Продолжая тему Reinforcement Learning, хотелось бы более конкретизировать свое предложение по изданию учебных книг. Базовый учебник по Reinforcement Learning уже переведен на русский язык и издан: "Саттон Р. и др. Обучение с подкреплением, Бином. Лаборатория знаний, 2011, 2017". В этой книге, в качестве дополнительной литературы для занятий Reinforcement Learning, предлагается следующая книга:

    https://www.amazon.com/Neuro-Dynamic-Programming-Optimization-Neural-Computation/dp/1886529108/ref=sr_1_5?s=books&ie=UTF8&qid=1512418882&sr=1-5&keywords=Bertsekas

    Интересны и другие книги этого автора, ведь они написаны в контексте активно развивающегося направления ML.

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. Анонимный06 декабря, 2017

      крайне, необходимо укреплять и теоретическую базу. Без нее, в этой области, некуда. После работы с готовыми библиотеками, обязательно, придет понимание этого.

      Удалить
    2. думаю, что в скором времени книги о Reinforcement Learning будут изданы - всему своё время )))

      Удалить
  3. Анонимный04 декабря, 2017

    Последняя статья на "Хабре" о Reinforcement Learning:

    https://habrahabr.ru/company/newprolab/blog/343834/

    ОтветитьУдалить
  4. Добрый день. Нет ли у вас в планах выпустить второе издание книги William McKinney -Python for Data Analysis? я бы купил в вашем исполнении. Покупал в свое время первое издание производства ДМК, но первое издание уже устарело, да и их усполнение мне не по душе

    ОтветитьУдалить