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»
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(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)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу по «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)
На русском языке книга вышла в июне 2017 года в издательстве «ДИАЛЕКТИКА»
_________________________________________________________________________________
СОДЕРЖАНИЕ книги «Введение в машинное обучение с помощью Python»
_________________________________________________________________________________
ПРЕДИСЛОВИЕ
Кому стоит прочитать эту книгу
Почему мы написали эту книгу
Структура книги
Онлайн-ресурсы
Типографские соглашения
Использование примеров программного кода
Благодарности
ГЛАВА 1. ВВЕДЕНИЕ
Зачем нужно использовать машинное обучение?
Задачи, которые можно решить с помощью машинного обучения
Постановка задач и знакомство с данными
Почему нужно использовать Python?
scikit-learn
Установка scikit-learn
Основные библиотеки и инструменты
Jupyter Notebook
NumPy
SciPy
matplotlib
pandas
mglearn
Сравнение Python 2 и Python 3
Версии библиотек, используемые в этой книге
Первый пример: классификация сортов ириса
Загружаем данные
Метрики эффективности: обучающий и тестовый наборы
Сперва посмотрите на Ваши данные
Построение вашей первой модели: метод k ближайших соседей
Получение прогнозов
Оценка качества модели
Выводы и перспективы
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С УЧИТЕЛЕМ
Классификация и регрессия
Обобщающая способность, переобучение и недообучение
Взаимосвязь между сложностью модели и размером набора данных
Алгоритмы машинного обучения с учителем 45 Некоторые наборы данных
Метод k ближайших соседей
Линейные модели
Наивные байесовские классификаторы
Деревья решений
Ансамбли деревьев решений
Ядерный метод опорных векторов
Нейронные сети (глубокое обучение)
Оценки неопределенности для классификаторов
Решающая функция
Прогнозирование вероятностей
Неопределенность в мультиклассовой классификации
Выводы и перспективы
ГЛАВА 3. МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ БЕЗ УЧИТЕЛЯ И ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ
Типы машинного обучения без учителя
Проблемы машинного обучения без учителя
Предварительная обработка и масштабирование
Различные виды предварительной обработки
Применение преобразований данных
Масштабирование обучающего и тестового наборов одинаковым образом
Влияние предварительной обработки на машинное обучение с учителем
Снижение размерности, выделение признаков и множественное обучение
Анализ главных компонент (PCA)
Факторизация неотрицательных матриц (NMF)
Множественное обучение с помощью алгоритма t-SNE
Кластеризация
Кластеризация k-средних
Агломеративная кластеризация
DBSCAN
Сравнение и оценка качества алгоритмов кластеризации
Выводы по методам кластеризации
Выводы и перспективы
ГЛАВА 4. ТИПЫ ДАННЫХ И КОНСТРУИРОВАНИЕ ПРИЗНАКОВ
Категориальные переменные
Прямое кодирование (дамми-переменные)
Числа можно закодировать в виде категорий
Биннинг, дискретизация, линейные модели и деревья
Взаимодействия и полиномы
Одномерные нелинейные преобразования
Автоматический отбор признаков
Одномерные статистики
Отбор признаков на основе модели
Итеративный отбор признаков
Применение экспертных знаний
Выводы и перспективы
ГЛАВА 5. ОЦЕНКА И УЛУЧШЕНИЕ КАЧЕСТВА МОДЕЛИ
Перекрестная проверка
Перекрестная проверка в scikit-learn
Преимущества перекрестной проверки
Стратифицированная k-блочная перекрестная проверка и другие стратегии
Решетчатый поиск
Простой решетчатый поиск
Опасность переобучения параметров и проверочный набор данных
Решетчатный поиск с перекрестной проверкой
Метрики качества модели и их вычисление
Помните о конечной цели
Метрики для бинарной классификации
Метрики для мультиклассовой классификации
Метрики регрессии
Использование метрик оценки для отбора модели
Выводы и перспективы
ГЛАВА 6. ОБЪЕДИНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ В ЦЕПОЧКИ И КОНВЕЙЕРЫ
Отбор параметров с использованием предварительной обработки
Построение конвейеров
Использование конвейера, помещенного в объект GridSearchCV
Общий интерфейс конвейера
Удобный способ построения конвейеров с помощью функции make_pipeline
Работа с атрибутами этапов
Работа с атрибутами конвейера, помещенного в объект GridSearchCV
Находим оптимальные параметры этапов конвейера с помощью решетчатого поиска
Выбор оптимальной модели с помощью решетчатого поиска
Выводы и перспективы
ГЛАВА 7. РАБОТА С ТЕКСТОВЫМИ ДАННЫМИ
Строковые типы данных
Пример применения: анализ тональности киноотзывов
Представление текстовых данных в виде «мешка слов»
Применение модели «мешка слов» к синтетическому набору данных
Модель «мешка слов» для киноотзывов
Стоп-слова
Масштабирование данных с помощью tf-idf
Исследование коэффициентов модели
Модель «мешка слов» для последовательностей из нескольких слов (n-грамм)
Продвинутая токенизация, стемминг и лемматизация
Моделирование тем и кластеризация документов
Латентное размещение Дирихле
Выводы и перспективы
ГЛАВА 8. ПОДВЕДЕНИЕ ИТОГОВ
Общий подход к решению задач машинного обучения
Вмешательство человека в работу модели
От прототипа к производству
Тестирование производственных систем
Создание своего собственного класса Estimator
Куда двигаться дальше
- Теория
- Другие фреймворки и пакеты машинного обучения
- Ранжирование, рекомендательные системы и другие виды обучения
- Вероятностное моделирование, теория статистического вывода и вероятностное программирование
- Нейронные сети
- Масштабирование на больших наборах данных
- Оттачивание навыков
Заключение
В книгу «Машинное обучение: карманный справочник», включены подробные примеры и комментарии, которые помогут Вам оперативно ориентироваться в основах структурированного машинного обучения(МО)
Автор, Мэтт Харрисон, предлагает ценный справочник, который Вы можете использовать как дополнительное пособие при обучении МО и в качестве удобного ресурса, когда погружаетесь в Ваш следующий проект машинного обучения. Приведенные фрагменты кода имеют такой размер, чтобы их можно было использовать и адаптировать в Ваших собственных проектах МО
Книга идеально подходящая для программистов, аналитиков данных и инженеров искусственного интеллекта, содержит обзор процесса машинного обучения и знакомит вас с классификацией структурированных данных
В книге «Машинное обучение: карманный справочник» рассматриваются различные библиотеки и модели, их компромиссы, настройка и интерпретация. Кроме всего прочего Вы изучите методы кластеризации, регрессии и уменьшения размерности
При использовании книги «Машинное обучение: карманный справочник» предполагается знание языка программирования Python. В книге демонстрируется, как использовать различные математические библиотеки Python для решения реальных задач МО
Книга «Машинное обучение: карманный справочник» не заменит учебный курс по МО, но должна служить ориентиром того, что может охватывать прикладной курс машинного обучения. Автор использует ее в качестве справочного материала для курсов по анализу данных и машинному обучению, который он преподает
Мэтт Харрисон считает, что книга «Машинное обучение: карманный справочник» — лучший сборник ресурсов и примеров для решения задач прогнозного моделирования, если у Вас есть структурированные данные
Оригинал книги: «Machine Learning Pocket Reference. Working with Structured Data in Python», Matt Harrison, 320 pages, ISBN 9781449355739, August 2019
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Машинное обучение: карманный справочник» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу по «Машинное обучение: карманный справочник» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
Пятое издание легендарной книги «Изучаем Python» Марка Лутца – всемирно известный учебник, написанный доступным языком и рассчитанный на индивидуальную скорость обучения и основанный на материалах учебных курсов, которые автор ведет уже на протяжении многих лет
Книга «Изучаем Python» значительно расширена и дополнена в соответствии с изменениями, появившимися в новой версии Python 3.x (до 3.7!). В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка
«Книга Изучаем Python (Learning Python) находится в начале моего списка рекомендованной литературы для любого, кто желает научиться программировать на Python» (Даг Хеллманн, старший инженер-программист в Racemi, Inc., автор книги «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами»)
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить 1-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России!)(заказать-купить 1-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить 1-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить 1-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)
На русском языке 1-й том 5-го издания книга вышел в августе 2019 года в издательстве «ДИАЛЕКТИКА»
В книге «Изучаем Python» рассматриваются методы работы с модулями и дополнительными объектно-ориентированными инструментами языка Python – классами. Включены описания моделей и инструкций обработки исключений, а также обзор инструментов разработки, используемых при создании больших программ на Python
Каждая глава книги «Изучаем Python» завершается контрольными вопросами с ответами на закрепление пройденного материала, а каждая часть – упражнениями, решения которых приведены в Приложении к книге
Оригинал книги: «Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming», Mark Lutz, 5th Edition, 1648 pages, ISBN 9781449355739, July 2013
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить 2-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России!)(заказать-купить 2-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить 2-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить 2-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Читайте отдельное сообщение о книге в моем блоге
До недавнего времени освоение глубокого обучения, как метода машинного обучения, требовало длительного времени. Но благодаря таким фреймворкам, как Keras и Tensorflow, инженеры-программисты без предварительных знаний машинного обучения могут быстро входить в курс дела
С помощью практических рецептов, описанных в книге «Глубокое обучение: готовые решения», Вы научитесь решать задачи глубокого обучения для классификации и генерации текста, изображений и музыки
Каждая глава книги «Глубокое обучение: готовые решения» состоит из нескольких рецептов, образующих отдельный проект наподобие системы рекомендации музыкальных произведений
Автор книги, Дуве Осинга, также предлагает главу с множеством приемов, призванных помочь, если работа застопорилась. Примеры написаны на Python, а их код доступен в хранилище GitHub в виде набора тетрадей Jupyter Notebook
Из книги «Глубокое обучение: готовые решения» Вы узнаете, как:
• создавать приложения, которые будут обслуживать реальных пользователей;
• применять векторные представления слов для вычисления подобия текстов;
• строить систему рекомендации фильмов на основе ссылок в Википедии;
• визуализировать внутреннее состояние моделей искусственного интеллекта, чтобы выяснить, как они видят мир;
• строить модель для прогнозирования эмоционального настроя, связанного с фрагментами текста;
• повторно использовать предварительно обученные сети для построения службы обратного поиска изображений;
• сравнивать, каким образом порождающие состязательные сети (GAN), автокодировщики и элементы с долгой краткосрочной памятью (LSTM) генерируют значки;
• распознавать музыкальные стили и индексировать сборники песен
Оригинал книги: «Deep Learning Cookbook: Practical Recipes to Get Started Quickly», Douwe Osinga, 252 pages, ISBN 9781491995846, June 2018
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Глубокое обучение: готовые решения» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Глубокое обучение: готовые решения» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Глубокое обучение: готовые решения» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Глубокое обучение: готовые решения» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
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
ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Сантану Паттанаяка «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов»
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов»
ЗДЕСЬ - читайте 6 Главу «Усовершенствованные варианты архитектуры нейронных сетей» из книги Сантану Паттанаяка «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python»
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
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
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект для чайников» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект для чайников» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу по «Искусственный интеллект для чайников» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(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
С помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки - книгой «Python и машинное обучение», Вы освоите и сможете использовать передовые технологии машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения
Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow, книга «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow» предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python
В результате комплексного расширения и совершенствования книга теперь охватывает популярную библиотеку глубокого обучения TensorFlow. Код для scikit-learn также был полностью обновлен, чтобы включать последние улучшения и дополнения к этой универсальной библиотеке машинного обучения
Обладающие уникальной проницательностью и знанием дела авторы - Себастьяна Рашки и Вахид Мирджалили, ознакомят Вас с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения с нуля и покажут, как применять их к сложным задачам в отрасли, используя реалистичные и очень интересные примеры. К концу чтения книги «Python и машинное обучение» Вы будете готовы встретиться с новыми перспективами анализа данных в сегодняшнем мире
Если вы читали 1-е издание книги, то Вам доставит удовольствие найти новый баланс классических идей и современных знаний о машинном обучении. Каждая глава книги «Python и машинное обучение» была серьезно обновлена, и появились новые главы по ключевым технологиям. У вас будет возможность изучить и поработать с TensorFlow более вдумчиво, нежели ранее, а также получить важнейший охват библиотеки для нейронных сетей Keras наряду с самыми свежими обновлениями библиотеки scikit-learn
Чему вы научитесь?
• Освоите основные фреймворки в науке о данных, машинном обучении и глубоком обучении
• Задействуете в машинном обучении мощь последних библиотек Python с открытым кодом
• Овладеете приемами машинного обучения, используя сложные реальные данные
• Научитесь строить реализации глубоких нейронных сетей с применением библиотеки TensorFlow
• Зададите новые вопросы своим данным через модели машинного обучения и нейронные сети
• Изучите механику алгоритмов классификации для построения лучшего инструмента для работы
• Научитесь прогнозировать непрерывные целевые результаты, используя регрессионный анализ
• Научитесь раскрывать скрытые паттерны и структуры в данных с помощью кластеризации
• Углубитесь в текстовые данные и данные социальных сетей с применением смыслового анализа
С книгой «Python и машинное обучение» Вы откроете для себя современные приемы машинного и глубокого обучения с помощью Python, используя самые последние версии библиотек с открытым исходным кодом - scikit-learn, TensorFlow и др.
Оригинал книги: «Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow», Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, 622 pages, ISBN 9781787125933, September 20, 2017
ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Себастьяна Рашка «Python и машинное обучение»
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги Себастьяна Рашка «Python и машинное обучение»
ЗДЕСЬ - читайте 9 Главу «Встраивание модели машинного обучения в веб-приложение» из книги Себастьяна Рашка «Python и машинное обучение»
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2-е издание) в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2-е издание) в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2-е издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2-е издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
 |
| Распознавание образов и машинное обучение Кристофер М. Бишоп |
Книга «Распознавание образов и машинное обучение» Кристофера Бишопа - первая книга (уже ставшая классической!) по распознаванию образов, в основе которого лежит байесовский подход. Для понимания книги предварительные знания в области распознавания образов не требуются, но пригодится представление о многомерном анализе и основам линейной алгебры
Работы Кристофера Бишопа по теории статистического обучения широко известны исследователям в области распознавания образов и восстановления эмпирических закономерностей. Предлагаемая книга «Распознавание образов и машинное обучение» посвящена классическим и современным теориям и методам распознавания образов, находящим в настоящее время широкое применение во многих областях
Рассмотрены алгоритмы и приложения, в которые проникли новые модели, основанные на ядрах. Спектр рассматриваемых вопросов чрезвычайно широк, неоспоримым достоинством книги при этом являются доступность, последовательность и наглядность изложения. Для понимания и применения излагаемого материала достаточно знать лишь основы линейной алгебры и математического анализа и иметь некоторое представление о теории вероятностей. Описание вероятностных моделей сопровождается графическими моделями (что ранее не применялось ни в одной книге!)
Книга рассчитана на студентов старших курсов, аспирантов, инженеров и научных сотрудников, занятых в области теоретической и технической кибернетики, программистов. Она будет также интересна специалистам по теории вероятностей, математической статистике, биоинформатике и пр.
Автор книги «Распознавание образов и машинное обучение» Кристофер М. Бишоп, директор лаборатории Microsoft Research Cambridge, предоставляет в книге алгоритмы вывода, с помощью которых можно быстро найти ответы в ситуации, когда точные ответы невозможны
Оригинал книги: «Pattern Recognition and Machine Learning», Christopher M. Bishop, 738 pages, ISBN 9780387310732, 2006
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Распознавание образов и машинное обучение» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
Этот увлекательный и ясный учебник Стивена Скиена «Наука о данных: учебный курс» 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 (Computer Science) 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
ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Стивена С. Скиена «Наука о данных: учебный курс»
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги Стивена С. Скиена «Наука о данных: учебный курс»
ЗДЕСЬ - читайте 8 Главу «Линейная алгебра» из книги Стивена С. Скиена «Наука о данных: учебный курс»
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Наука о данных: учебный курс» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России!)(заказать-купить книгу «Наука о данных: учебный курс» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Наука о данных: учебный курс» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Наука о данных: учебный курс» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
 |
| Основы статистического обучения Тревор Хасти Роберт Тибширани Джером Фридман 2-е издание |
Эта книга — подходящий источник знаний для тех, кто хочет лучше разобраться в Data mining, машинном обучении и биоинформатике, используя статистический подход. Четкие определения понятий сопровождаются в книге цветными иллюстрациями
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-е 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
 |
| Тревор Хасти Trevor Hastie |
Они являются выдающимися исследователями в этой области: Хасти и Тибширани разработали обобщенные аддитивные модели и написали популярную книгу на эту тему. Хасти — соавтор большой части программного обеспечения для статистического моделирования в среде R/S-PLUS и изобретатель алгоритма поиска главных кривых и поверхностей
Тибширани предложил метод LASSO и является соавтором очень успешной книги «Introduction to the Bootstrap» (Chapman and Hall/CRC,1994))
Фридман — соавтор многих инструментов для интеллектуального анализа данных, включая CART, MARS, а также методов поиска наилучшей проекции и градиентного бустинга
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
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу по «Основы статистического обучения» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
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 (GANs)
Оригинал книги: «Neural Networks and Deep Learning» by Charu C. Aggarwal, 497 pages, ISBN 9783319944623, August 2018
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу по «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
 |
| Искусственный интеллект с примерами на Python Пратик Джоши |
Книга «Искусственный интеллект с примерами на Python» — отличное практическое руководство для тех, кто заинтересован в создании приложений на языке программирования Python на основе искусственного интеллекта
Книга содержит множество примеров, охватывающих очень широкий спектр разработок, ведущихся в этой области. Вы узнаете о том, как реализовать алгоритмы, обеспечивающие получение наилучших результатов в зависимости от специфики задачи, и увидите, как они применяются в реальных сценариях
Если ваши приложения связаны с обработкой изображений, текста, оперативной биржевой информации или данных в любой другой форме и Вы хотели бы расширить их возможности за счет использования элементов искусственного интеллекта, то эта книга несомненно станет вашим настольным руководством
Основные темы книги «Искусственный интеллект с примерами на Python»:
— реализация различных методов классификации и регрессии
— концепция кластеризации и ее использование для автоматического сегментирования данных
— создание интеллектуальных рекомендательных систем
— логическое программирование и способы его применения
— создание автоматизированных систем распознавания речи
— основы эвристического поиска и генетического программирования
— разработка игр с использованием искусственного интеллекта
— обучение с подкреплением
— создание интеллектуальных приложений на Python, ориентированных на обработку изображений, текста и последовательных данных
— алгоритмы глубокого обучения и создание приложений на их основе
Охват серьезных тем AI, с одной стороны, и простые коды с другой, делают книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» хорошим учебником для самообразования
Оригинал книги: «Artificial Intelligence with Python», Prateek Joshi, 446 pages, ISBN 9781786464392, 2017
ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги «Искусственный интеллект с примерами на Python»
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Искусственный интеллект с примерами на Python»
ЗДЕСЬ - читайте 1 Главу «Введение в искусственный интеллект» из книги Пратика Джоши «Искусственный интеллект с примерами на Python»
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
 |
| Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования Джон Д. Келлехер Брайан Мак-Нейми Ифе д’Арси |
Машинное обучение часто используется для построения прогностических моделей путем извлечения шаблонов из больших наборов данных. Эти модели используются в приложениях для предсказания, включая прогнозирование цен, оценку риска, прогнозирование поведения клиентов и классификацию документов
Книга «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» - это вводный учебник, который предлагает подробное и целенаправленное рассмотрение наиболее важных подходов к машинному обучению, используемых в аналитическом прогнозировании, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения
В книге формальный математический материал дополняется практическими примерами, а тематические исследования иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса
После обсуждения перехода от данных к решению, в книге «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» описывается четыре подхода к компьютерному обучению: информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок
Каждый из этих подходов сначала описывается неформально, а затем приводятся математические модели и алгоритмы, иллюстрированные подробными практическими примерами. Наконец, в книге рассматриваются методы оценки моделей прогнозирования и предлагаются два тематических исследования, которые описывают конкретные проекты анализа данных на каждом этапе разработки, начиная от формулирования бизнес-задачи и заканчивая реализацией аналитического решения
Книга «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования», написанная авторами, имеющими многолетний опыт преподавания методов машинного обучения и работы над проектами аналитического прогнозирования, предназначена для студентов и аспирантов, специализирующихся в области компьютерных наук, математики или статистики, а также как справочник для профессионалов
Оригинал книги: «Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies» by John D. Kelleher, Brian Mac Namee and Aoife D'Arcy, 624 pages, ISBN 9780262029445, 2016. ЗДЕСЬ - отзывы покупателей книги на англ.языке в www.amazon.com
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» (2-е издание) в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу по «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
 |
| Python. Справочник Полное описание языка Алекс Мартелли Анна Рейвенскрофт Стив Холден 3-е издание |
Третье издание ориентированной на практику книги «Python. Справочник. Полное описание языка» представляет собой краткий справочник по языку, включая версии Python 3.5, 2.7 и особенно 3.6, часто используемым областям его обширной стандартной библиотеки и ряду наиболее практичных модулей и пакетов от сторонних поставщиков
Полезный во многих ролях, начиная с проектирования и построения прототипов и заканчивая тестированием, развертыванием и сопровождением, на сегодняшний день Python последовательно входит в число самых популярных языков программирования
Будучи идеальной для программистов с некоторым опытом работы с Python и тех, кто перешел на Python с других языков программирования, книга «Python. Справочник. Полное описание языка» раскрывает широкий спектр прикладных областей, в том числе программирование для веб-среды и сети, обработка XML-документов, взаимодействие с базами данных и высокоскоростные числовые вычисления
Вы узнаете из книги «Python. Справочник. Полное описание языка», каким образом Python предлагает уникальную смесь элегантности, простоты, практичности и совершенной мощи
В 3-ем издании книги «Python. Справочник. Полное описание языка» рассматриваются:
- синтаксис Python, объектно-ориентированный Python, модули стандартной библиотеки и пакеты Python от сторонних поставщиков;
- поддержка Python для файловых и текстовых операций, постоянство и базы данных, параллельное выполнение и численные расчеты;
- основы работы в сети, программирование, управляемое событиями, и модули сетевых протоколов клиентской стороны;
- расширяющие модули Python, а также инструменты для организации в виде пакетов и распространения расширений, модулей и приложений
Оригинал книги: «Python in a Nutshell. A Desktop Quick Reference», Alex Martelli, Anna Ravenscroft, Steve Holden, Anna Ravenscroft, Steve Holden, 772 pages, ISBN 9781449392925, 4 May 2017
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Python. Справочник. Полное описание языка»
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ из книги «Python. Справочник. Полное описание языка»
ЗДЕСЬ - читайте 6 Главу «Модули» из книги «Python. Справочник. Полное описание языка»
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Python. Справочник. Полное описание языка» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Python.Справочник.Полное описание языка» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Python. Справочник. Полное описание языка» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу по «Python. Справочник. Полное описание языка» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
 |
| Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow Орельен Жерон полноцветное издание |
Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных. В настоящем практическом руководстве - книге «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», показано, что и как делать
За счет применения конкретных примеров, минимума теории и двух фреймворков Python прикладного уровня – Scikit-Learn и TensorFlow – автор книги Орельен Жерон поможет получить интуитивное представление о концепциях и инструментах, предназначенных для построения современных интеллектуальных систем
Из книги Вы узнаете о ряде приемов, начав с простой линейной регрессии и постепенно добравшись до глубоких нейронных сетей. Учитывая наличие в каждой главе книги «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» упражнений, помогающих закрепить то, чему вы научились, для начала работы нужен лишь опыт программирования:
• Исследуйте область машинного обучения, особенно нейронные сети
• Используйте Scikit-Learn для отслеживания проекта машинного обучения от начала до конца
• Исследуйте некоторые обучающие модели, включая методы опорных векторов, деревья принятия решений, случайные леса и ансамблевые методы
• Применяйте библиотеку TensorFlow для построения и обучения нейронных сетей
• Исследуйте архитектуры нейронных сетей, включая свёрточные сети, рекуррентные сети и глубокое обучение с подкреплением
• Освойте приемы для обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей
• Используйте практические примеры кода, не овладевая чрезмерно теорией машинного обучения или деталями алгоритмов
Отдельная 16 Глава книги посвящена освещению темы Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning — RL), которая на сегодняшний день является одной из наиболее захватывающих областей машинного обучения!
«Эта книга — замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения» — Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow в Google
Оригинал книги: «Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems», Aurelien Geron, 566 pages, ISBN 9781491962299, March 2017
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
 |
| Язык R в задачах науки о данных Хэдли Уикем Гарретт Гроулмунд полноцветное издание |
Книга «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» задумана как введение в вычислительную среду R, среду разработки RStudio и библиотеку tidyverse — коллекцию пакетов, совместное использование которых обеспечивает быстроту и легкость анализа данных и делает этот вид деятельности чрезвычайно увлекательным занятием
Книга «Язык R в задачах науки о данных» ориентирована на читателей, не имеющих предварительного опыта программирования, и предназначена для того, чтобы помочь им в как можно более короткие сроки подготовиться к самостоятельному анализу данных
Основные темы книги «Язык R в задачах науки о данных»:
* предварительная обработка данных — преобразование наборов данных к виду, удобному для анализа;
* программирование — освоение мощных инструментов R, упрощающих анализ данных и делающих его более понятным;
* разведочный анализ — исследование данных, выдвижение и быстрая проверка гипотез;
* моделирование — предоставление сжатых сводных данных, отражающих истинные "сигналы", посылаемые набором данных;
* обмен информацией — изучение языка R Markdown, обеспечивающего интеграцию описательного текста, кода и результатов анализа
Оригинал книги: «R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data», Hadley Wickham, Garrett Grolemund, 522 pages, ISBN 9781491910399, January 2017
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу по «Язык R в задачах науки о данных» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу по «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
 |
| Создаем нейронную сеть Тарик Рашид полноцветное издание |
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»
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу по «Создаем нейронную сеть» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(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
 |
| Нейронные сети Краткий справочник Роберт Каллан |
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»
(книгу можно заказать в КОМБУКе - самая низкая цена в России!)(заказать-купить книгу «Нейронные сети. Краткий справочник» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Нейронные сети. Краткий справочник» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(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
___________________________________________________
 |
| Об интеллекте Джефф Хокинс Сандра Блейксли |
В книге «Об интеллекте» Джефф Хокинс представляет революционную теорию на стыке нейробиологии, психологии и кибернетики и описывающую систему «память–предсказание» как основу человеческого интеллекта
Джефф Хокинс отмечает, что все предшествующие попытки создания разумных машин провалились из-за фундаментальной ошибки разработчиков, стремившихся воссоздать человеческое поведение, но не учитывавших природу биологического разума. Хокинс предполагает, что идеи, сформулированные им в книге «Об интеллекте», лягут в основу создания истинного искусственного интеллекта (ИИИ) — не копирующего, а превосходящего человеческий разум
Кроме этого, книга содержит рассуждения о последствиях и возможностях создания разумных машин, взгляды автора на природу и отличительные особенности человеческого интеллекта. Книга «Об интеллекте» рекомендуется всем, кого интересует устройство человеческого мозга и принципы его функционирования, а также тем, кто занимается проблемами разработки искусственного интеллекта
Оригинал книги: «On Intelligence», Jeff Hawkins, Sandra Blakeslee, 272 pages, ISBN 0805074562, 2005
ЗДЕСЬ - читайте ОБ АВТОРАХ книги «Об интеллекте»
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ к книге «Об интеллекте»
ЗДЕСЬ - читайте 4 Главу «ПАМЯТЬ» из книги Джеффа Хокинса «Об интеллекте»
ЗДЕСЬ - читайте ОТЗЫВЫ на книгу Джеффа Хокинса «Об интеллекте»
(книгу можно заказать в КОМБУКе - самая низкая цена в России!)(заказать-купить книгу Джеффа Хокинса «Об интеллекте» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать в ОЗОНе)(заказать-купить книгу «Об интеллекте» в интернет-магазине ozon.ru)
(книгу можно заказать в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу Джеффа Хокинса «Об интеллекте» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Читайте отдельное сообщение в моем блоге о книге «Об интеллекте»
___________________________________________________
 |
| Нейронные сети полный курс Саймон Хайкин |
В книге «Нейронные сети: полный курс» рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию
В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Структура книги очень удобна для разработки курсов обучения нейронным сетям и интеллектуальным вычислениям
Книга «Нейронные сети: полный курс» будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специалистов в других областях, а также для всех тех, кто интересуется искусственными нейронными сетями
Оригинал книги: «Neural Networks: A Comprehensive Foundation» by Simon Haykin
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ книги «Нейронные сети: полный курс»
ЗДЕСЬ - читайте СОДЕРЖАНИЕ книги «Нейронные сети: полный курс»
ЗДЕСЬ - читайте 7 Главу «Ассоциативные машины» из книги «Нейронные сети: полный курс»
(книгу можно заказать в КОМБУКе - самая низкая цена в России!)(заказать-купить книгу «Нейронные сети: полный курс» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать в Ozon.ru)(заказать-купить книгу по «Нейронные сети: полный курс» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Нейронные сети: полный курс» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Читайте отдельное сообщение в моем блоге о книге Саймона Хайкина «Нейронные сети: полный курс»
___________________________________________________
 |
| Алгоритмы Справочник с примерами на C, C++, Java и Python Джордж Т. Хайнеман Гэри Поллайс Стэнли Селков 2-е издание |
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
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России!)(заказать-купить книгу «Алгоритмы. Справочник» в интернет-магазине ComBook.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)
(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
___________________________________________________
РЕКОМЕНДУЮ ОБРАТИТЬ ВНИМАНИЕ на НОВЫЕ КНИГИ по языку Python
___________________________________________________
 |
| Автоматизация рутинных задач с помощью Python Эл Свейгарт |
Книга «Автоматизация рутинных задач с помощью Python: практическое руководство для начинающих» научит вас тому, как использовать Python для написания программ, способных в считанные минуты сделать то, на что раньше у вас уходили часы работы вручную. Пошаговые инструкции помогут вам лучше понять, как работает та или иная программа, а учебные проекты, предлагаемые в конце каждой главы, предоставят вам возможность испытать свои силы в улучшении ранее рассмотренных программ и использовать приобретенные навыки для автоматизации аналогичных задач
Как только вы овладеете основами программирования, вы сможете создавать на языке Python программы, которые будут без труда выполнять в автоматическом режиме такие задачи, как:
— поиск определенного текста в файле или во множестве файлов;
— создание, обновление, перемещение и переименование файлов и папок;
— выполнение поиска и загрузка содержимого из Интернета;
— обновление и форматирование данных в электронных таблицах Excel любого размера;
— разбиение, слияние, разметка водяными знаками и шифрование PDF-документов;
— рассылка напоминаний в виде сообщений электронной почты или текстовых уведомлений;
— заполнение форм в режиме онлайн
Оригинал книги: «Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners», Al Sweigart, 504 pages, ISBN 9781593275990, April 2015
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Автоматизация рутинных задач с помощью Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Автоматизация рутинных задач с помощью Python» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Автоматизация рутинных задач с помощью Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу по «Автоматизация рутинных задач с помощью Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
 |
| Секреты Python Бретт Слаткин |
Благодаря книге «Секреты Python: 59 рекомендаций по написанию эффективного кода» вы освоите профессиональный подход к программированию на Python и научитесь писать исключительно надежный и высокопроизводительный код
Компактный, основанный на реалистичных сценариях стиль изложения был впервые предложен Скоттом Мейерсом, автором бестселлера «Эффективный и современный С++» (Effective Modern C++) и редактором серии книг Effective Software Development Series
Бретт Слаткин описывает в книге «Секреты Python» 59 оптимальных методик программирования на Python, дает профессиональные советы и демонстрирует кратчайшие способы решения распространенных задач на примере готовых фрагментов кода
Опираясь на свой многолетний опыт создания инфраструктурных проектов на базе Python для компании Google, автор раскрывает секреты малоизвестных аспектов и идиом языка, радикально влияющих на поведение и производительность кода. Из книги «Секреты Python» Вы узнаете о том, как эффективнее всего добиваться поставленных целей, что облегчит понимание, сопровождение и усовершенствование вашего кода
Основные темы книги «Секреты Python»:
— действенные рекомендации по всем основным аспектам разработки ПО с использованием версий Python 3.x и 2.x, дополненные подробными объяснениями и примерами;
— оптимальные методики написания функций, помогающие четче формулировать поставленные цели, упрощающие повторное использование кода и снижающие вероятность появления в нем ошибок;
— способы более точного описания поведения программы с помощью классов и объектов;
— советы, помогающие избежать типичных ошибок при работе с метаклассами и динамическими атрибутами;
— эффективные подходы к решению проблем, связанных с одновременным и параллельным выполнением операций;
— усовершенствованные приемы работы со встроенными модулями Python;
— инструменты и профессиональные методики коллективной разработки;
— советы по отладке, тестированию и оптимизации кода с целью улучшения его качества и производительности
Оригинал книги: «Effective Python: 59 Specific Ways to Write Better Python», Brett Slatkin, 256 pages, ISBN 9780134034287, 2015
ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги «Секреты Python»
ЗДЕСЬ - читайте 7 Главу «Совместная работа» из книги Бретта Слаткина «Секреты Python»
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Секреты Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книга есть на складе в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Секреты Python» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Секреты Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Секреты Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Читайте отдельное сообщение в этом блоге о книге «Секреты Python: 59 рекомендаций по написанию эффективного кода»
___________________________________________________
 |
| Программирование на языке Python: учебный курс Роберт Седжвик Кевин Уэйн Роберт Дондеро |
Любая научная или техническая дисциплина требует навыков программирования. Python - идеальный первый язык программирования, а книга «Программирование на языке Python: учебный курс» лучшее руководство по его изучению!
Преподаватели Принстонского университета Роберт Седжвик, Кевин Уэйн и Роберт Дондеро написали доступный междисциплинарный учебный курс по программированию на языке Python, рассматривающий важные и реальные случаи его применения, а не абстрактные примеры
Авторы книги «Программирование на языке Python: учебный курс» демонстрируют инструментальные средства, необходимые студентам для изучения программирования естественным, нескучным и творческим способом. Это руководство сосредоточивается на наиболее полезных средствах языка Python и знакомит с программированием на примерах, полезных для каждого студента научных, технических и информационных специальностей
Особенности книги «Программирование на языке Python: учебный курс»:
- Базовые элементы программирования: переменные, операторы присвоения, встроенные типы данных, условные выражения, циклы, массивы, ввод и вывод, включая графику и звук
- Функции, модули и библиотеки: организация программ в компоненты, обеспечивающие независимую отладку, поддержку и многократное использование
- Объектно-ориентированное программирование и абстракция данных: объекты, модули, инкапсуляция и т.д.
- Алгоритмы и структуры данных: алгоритмы сортировки и поиска, стеки, очереди и таблицы символов
Все примеры в книге из области прикладной математики, физики, химии, биологии и информатики совместимы с языком Python версий 2.x и 3.x
Опираясь на свою обширную преподавательскую практику, авторы книги «Программирование на языке Python: учебный курс» завершают каждый раздел списками вопросов и ответов, упражнениями, а зачастую и практическими упражнениями. На веб-сайте авторов книги - http://introcs.cs.princeton.edu/python/home/ - доступно множество дополнительной информации и вспомогательных материалов, включая исходный код, библиотеки ввода и вывода, решения для некоторых упражнений и многое другое
Оригинал книги: «Introduction to Programming in Python: An Interdisciplinary Approach», Robert Sedgewick, Kevin Wayne, Robert Dondero, 792 pages, ISBN 9780134076430, June 2015
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Программирование на языке Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Программирование на языке Python» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Программирование на языке Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу по «Программирование на языке Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Читайте отдельное сообщение в этом блоге о книге «Программирование на языке Python»
___________________________________________________
 |
| Python карманный справочник Марк Лутц 5-е издание |
Книга «Python: карманный справочник» является удобным справочником описания стандартных возможностей языка программирования Python и призвана быть вашим спутником в офисе, в учебном классе или даже в пути.
В книге собрана информация, которая понадобится вам при разработке или отладке программ на Python (для 3.4 и 2.7), в том числе полезные примеры программирования, таблицы, рисунки и листинги программ
Python содержит самые современные механизмы многократного использования программного кода, каким является ООП, и допускает расширение как за счёт ваших собственных библиотек, так и за счёт библиотек, созданных другими разработчиками
В полностью переработанном и обновленном пятом издании «Python: карманный справочник» улучшена организация материала, что позволяет еще быстрее находить ответы на вопросы и обеспечивает еще большее удобство работы со справочником. Книга отражает наиболее существенные нововведения в языке и в стандартной библиотеке, появившиеся в Python 2.7 и Python 3.4
Оригинал книги: «Python Pocket Reference», Mark Lutz, 266 pages, ISBN 978-1-4493-5701-6, January 2014
ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги «Python: карманный справочник»
ЗДЕСЬ - читайте СОДЕРЖАНИЕ книги «Python: карманный справочник»
ЗДЕСЬ - читайте часть книги «Запуск программ на Python из командной строки» из книги «Python: карманный справочник»
(книга есть на складе в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Python: карманный справочник» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книга есть на складе в ОЗОНе)(заказать-купить книгу «Python: карманный справочник» в интернет-магазине ozon.ru)
(книга есть на складе в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу по «Python: карманный справочник» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Читайте отдельное сообщение в моем блоге
___________________________________________________
 |
| Python: создание приложений. Библиотека профессионала Уэсли Чан 3-издание |
Книга «Python: создание приложений. Библиотека профессионала» является наиболее полным и авторитетным руководством в мире по языку Python. В книге описаны наиболее популярные фреймворки (включая Django)
Новые главы книги охватывают вопросы: порядок организации, взаимодействие и программирование на Python для Microsoft Office и Google App Engine. Такие известные компании, как Google и Intel, Cisco и Hewlett-Packard, используют язык программирования Python, выбрав его за гибкость, простоту использования и обеспечиваемую им высокую скорость разработки
Python («питон») — чрезвычайно выразительный язык программирования. Он позиционируется как язык для быстрой и удобной разработки и прототипирования (быстрая «черновая» реализация базовой функциональности для анализа работы системы в целом)
Python является интерпретируемым объектно-ориентированным языком с динамической типизацией, сборкой мусора и элементами функционального программирования. К языку Python прилагается богатая стандартная библиотека
Кроме того, в свободном доступе имеется множество библиотек по численным методам, линейной алгебре, двумерной и трехмерной графике, распределенным вычислениям, поддержке баз данных и т.д. Python — кроссплатформенный язык. Он поставляется с исходными кодами и может быть собран на любой платформе
Оригинал книги: «Core Python Applications Programming», Wesley J Chun, 3 edition, 888 pages, ISBN 978-0-132-67820-9, 19 March 2012
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ из книги «Python: создание приложений. Библиотека профессионала»
ЗДЕСЬ - читайте СОДЕРЖАНИЕ книги «Python: создание приложений. Библиотека профессионала»
ЗДЕСЬ - читайте 4-ю главу «Многопоточное программирование» из книги «Python: создание приложений. Библиотека профессионала»
(книга есть на складе в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Python: создание приложений» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книга есть на складе в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Python: создание приложений» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книга есть на складе в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу по «Python: создание приложений» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Читайте отдельное сообщение в моем блоге о книге Уэсли Чана «Python: создание приложений. Библиотека профессионала»
___________________________________________________
 |
| Большие данные Натан Марц Джеймс Уоррен |
В книге «Большие данные: принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени» представлены теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике
В книге «Большие данные» рассматривается лямбда-архитектура, предназначенная для построения подобных систем, и на примере конкретного веб-приложения поясняются особенности реализации всех уровней этой архитектуры с помощью инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm
На основе реалистического примера в книге «Большие данные» изложена теория больших систем передачи и обработки данных, а также показаны практические способы их реализации, развертывания и управления
В крупномасштабных веб-приложениях, которые поддерживают работу социальных сетей, выполняют аналитику в реальном времени или поддерживают электронную торговлю, приходится обрабатывать большие массивы данных, объем и скорость обмена которыми превышают возможности информационных систем, основанных на традиционных базах данных. Для подобных приложений требуются архитектуры, в основе которых лежат кластеры машин для хранения и обработки данных любого объема и с любой скоростью. Правда, масштабируемость и простота не являются взаимоисключающими свойствами подобных архитектур
Книга «Большие данные: принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени» научит Вас создавать большие системы передачи и обработки данных, используя архитектуру, специально разработанную для сбора и анализа данных веб-масштаба. В книге описан масштабируемый, легкий для понимания подход Lambda Architecture, который может быть реализован малочисленной командой. В ней рассмотрена теория больших систем передачи и обработки данных и показано, как их реализовать на практике. Кроме общих принципов обработки больших данных, Вы изучите конкретные технологии, такие как Hadoop, Storm и базы данных NoSQL
СОДЕРЖАНИЕ КНИГИ «Большие данные: принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени»
• Введение в системы больших данных
• Обработка данных веб-масштаба в реальном времени
• Инструменты Hadoop, Cassandra и Storm
• Расширение опыта использования традиционных баз данных
От читателей книги «Большие данные: принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени» не требуются знания методов анализа больших данных или владение инструментами NoSQL. Желательно знание основ традиционных баз данных (СУБД). Книга «Большие данные» рассчитана на читателей, стремящихся освоить принципы построения систем больших данных и внедрить их на практике
Оригинал книги: «Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems», Nathan Marz with James Warren, 328 pages, ISBN 9781617290343, April 2015
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Большие данные» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать в КОМБУКе - самая низкая цена в России!)(заказать-купить книгу «Большие данные» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать в Ozon.ru)(заказать-купить книгу по «Большие данные» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Большие данные» в интернет-магазине diamail.com.ua)
___________________________________________________
 |
| Язык программирования Go Алан Донован Брайан Керниган |
В книге «Язык программирования Go» описан новый язык программирования от компании Google. Изначально он создавался для того, чтобы помочь задействовать всю мощь современных многоядерных процессоров. По своей сути Go очень похож на С++ и является универсальным языком программирования (Go анонсирован в 2009 году)
Язык Go — компилируемый и многопоточный язык общего назначения, имеющий много общих черт с языком С++, поэтому для успешного освоения представленного материала необходимы определенные знания языка С++
Книга Алана Донована и Брайана Кернигана «Язык программирования Go» представляет собой одновременно и учебник, и справочник, сводя воедино все знания, необходимые для того, чтобы владеть Go, думать на Go и создавать на нем современные высокопроизводительные программы
В книге «Язык программирования Go» приведены сотни интересных и практичных примеров хорошо написанного кода на языке Go, которые охватывают весь язык, его наиболее важные пакеты, и имеют широкий спектр применения. В каждой главе содержатся упражнения для проверки вашего понимания и изучения возможных расширений и альтернатив. Исходные тексты свободно доступны для скачивания по адреса http://gopl.io/ и могут быть легко получены, построены и инсталлированы с использованием команды go get
Книга «Язык программирования Go» предназначена в первую очередь для программистов, уже уверенно владеющих каким-либо языком программирования
Оригинал книги: «Go Programming Language», Alan A. A. Donovan, Brian W. Kernighan, 400 pages, ISBN 9780134190440, November 2015
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Язык программирования Go» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России!)(заказать-купить книгу «Язык программирования Go» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу по «Язык программирования Go» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Язык программирования Go» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
 |
| Искусственный интеллект: современный подход Стюарт Рассел Питер Норвиг 2-е издание |
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»
(книгу можно заказать в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать в КОМБУКе - самая низкая цена в России!)(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать в ОЗОНе)(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине ozon.ru)
(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)
 |
| Алгоритмы для чайников Джон Пол Мюллер Лука Массарон |
Не нужно иметь ученую степень, чтобы понять смысл алгоритмов. Книга «Алгоритмы для чайников» - это ясное и доступное руководство, которое покажет вам, как алгоритмы влияют на нашу повседневную жизнь
Алгоритмы вездесущи и сопровождают всю нашу жизнь - от общения с друзьями в сети до принятия важных решений. Если вы хотите знать, как использовать алгоритмы для решения реальных задач - эта книга для вас!
Основная задача книги «Алгоритмы для чайников» не научить программировать реализации тех или иных давно известных алгоритмов, а познакомить вас с тем, что же такое алгоритмы, как они влияют на нашу повседневную жизнь, и каково состояние дел в этой области человеческих знаний сегодня
В книге «Алгоритмы для чайников» рассматривается крайне широкий спектр вопросов, связанных с алгоритмами — это и стандартные сортировка и поиск, и работа с графами (но с уклоном не в стандартные базовые алгоритмы, а в приложении их к таким явлениям сегодняшнего дня, как, например, социальные сети), работа с большими данными и вопросы искусственного интеллекта
При этом материал книги «Алгоритмы для чайников» - это не просто отвлеченный рассказ о том или ином аспекте современных алгоритмов, но и демонстрация реализаций алгоритмов с конкретными примерами на языке программирования Python
В книге «Алгоритмы для чайников» описываются:
- работа с данными;
- проектирование алгоритмов;
- история алгоритмов;
- основы теории графов;
- управление большими данными;
- упрощение сложных алгоритмов;
- движение робота в лабиринте;
- программирование собственных алгоритмов;
Книга «Алгоритмы для чайников» будет полезна всем, кто интересуется современным состоянием дел в области программирования и алгоритмов
Оригинал книги: «Algorithms For Dummies», John Paul Mueller, Luca Massaron, 432 pages, ISBN 9781119330493, June 2017
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Алгоритмы для чайников» в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книга есть на складе в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Алгоритмы для чайников» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу по «Алгоритмы для чайников» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Алгоритмы для чайников» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Читайте отдельное сообщение в моем блоге об этой книге
 |
| Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами Даг Хеллман 2-е издание |
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»
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Стандартная библиотека Python 3» в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)(заказать-купить книгу «Стандартная библиотека Python 3» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Стандартная библиотека Python 3» в интернет-магазине diamail.com.ua)
(книгу можно заказать-купить в bizbook.ua Украина)(заказать-купить книгу «Стандартная библиотека Python 3» в интернет-магазине bizbook.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
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
___________________________________________________
 |
| Компьютерные науки Базовый курс Гленн Брукшир Деннис Брилов 13-е издание |
Назначение книги «Компьютерные науки. Базовый курс» - предоставить читателю всестороннее представление о предмете компьютерных наук (Computer Science), охватывающее все его аспекты, от сугубо практических до полностью абстрактных
В 13-ом издании книги «Компьютерные науки. Базовый курс» Гленна Брукшира и Денниса Брилова учтён новый международный стандарт преподавания компьютерных наук CS2013 - Computer Science Curricula 2013 (ACM/IEEE-CS)
Такой подход к изучению базовых понятий открывает студентам любых, необязательно компьютерных дисциплин всю широту предмета и позволяет получить общее представление о тех возможностях, которые доступны им в современном технократическом обществе
Изложение материала вкниге «Компьютерные науки. Базовый курс» ведется от простого к сложному, от конкретных аспектов к абстрактным и каждая рассматриваемая тема непосредственно подводит к следующей. Тем не менее, отдельные главы и разделы книги достаточно независимы и вполне могут рассматриваться как самостоятельные единицы
Важные достоинства книги - наличие около 1000 заданий и упражнений (!), предназначенных для углубления и закрепления понимания основных излагаемых концепций, обсуждение этических и юридических аспектов рассматриваемых технологий, которые необходимо знать, чтобы использовать их безопасно и ответственно, а также подборки общественных и социальных вопросов, призывающих читателя задуматься о связях между излагаемым материалом и тем обществом, в котором они живут
ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги «Компьютерные науки. Базовый курс»
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Компьютерные науки. Базовый курс»
ЗДЕСЬ - читайте 7 Главу «Технология разработки программного обеспечения» из книги Гленна Брукшира и Денниса Брилова «Компьютерные науки. Базовый курс»
(книгу можно заказать-купить в книжном магазине «Москва»)(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине www.moscowbooks.ru)
(книгу можно заказать-купить в «Московский Дом Книги» (МДК) на Арбате)(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине mdk-arbat.ru)
(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине biblio-globus.ru)
(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине ComBook.ru)
(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
______________________________________________
СЛЕДИТЕ ЗА ИЗМЕНЕНИЯМИ В ЭТОМ СООБЩЕНИИ -
последнее обновление - 28 декабря 2019 года
______________________________________________
 |
| Виктор Штонда, издатель Viktor Shtonda, publisher |
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
Ждёмс. А за предзаказ скидок не предусмотрено? :)
ОтветитьУдалитьэто к тем, кто продаёт ... мы только издаём )))
УдалитьЛокализуйте книжку по написанию ботов в онлайн играх. Developing Autonomous Bots for Online Games by Nick Cano https://www.nostarch.com/gamehacking
ОтветитьУдалитьДавно стоящих книжек по хакингу не было переведено.
Здравствуйте!
ОтветитьУдалитьКак успехи с выпуском книги? Скоро конец апреля, книги пока нигде нет.
Вечер добрый! Есть предложение обратить серьезное внимание на следующую книгу:
ОтветитьУдалитьhttps://www.amazon.com/Machine-Learning-Probabilistic-Perspective-Computation/dp/0262018020/ref=pd_sim_14_5?_encoding=UTF8&psc=1&refRID=WW25K8V01TS4XTNNH9K0
В работе представлены темы, которые, совершенно, обойдены вниманием отечественными издательствами, но имеют повышенный интерес за рубежом. Все модели реализованы в MATLAB в виде free-пакета.
часто задаваемый вопрос - до конца года должны выйти следующие книги:
ОтветитьУдалить1) «Python и машинное обучение», Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили, 2-е издание
2) «Искусственный интеллект с примерами на Python», Пратик Джоши
3) «Алгоритмы для чайников», Джон Пол Мюллер - уже издана, все примеры на Python
4) «Python для чайников», Джон Пол Мюллер
и некоторые другие )))