
Dr. Dre
Модератор
- Регистрация
- 02.10.20
- Сообщения
- 68,854
- Реакции
- 146,948
- #1
Голосов: 0
Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки. Рассмотрено использование набора облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в различные приложения.
Эта книга поможет вам:
- узнать, что такое машинное обучение и глубокое обучение;
- понять, как работают популярные алгоритмы машинного обучения и когда их следует применять;
- построить модели машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создать нейронные сети, используя библиотеки Keras и TensorFlow;
- обучать и оценивать регрессионные модели, а также модели бинарной и многоклассовой классификации;
- создавать модели распознавания лиц и обнаружения объектов;
- строить языковые модели, отвечающие на естественно-языковые вопросы и переводящие текст на другие языки;
- использовать набор облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в создаваемые вами приложения.
Количество страниц 640
Печать Черно-белая
Форсат: pdf скан
Курс ведет: Джеф Просиз
О курсе от автора:
Скачать материалы курса:
Материал может быть удалён по требованию правообладателя
Похожие темы
- [Дмитрий Лаврик] Nuxt - интенсивный базовый курс (2024)
- [HTML Academy] JavaScript. Архитектура клиентских приложений (2023)
- [Влад Тен] [boosty] Алгоритмы с нуля (релиз 10 сентября 2024 года)
- [Infostart] Конструктор API для обмена базы 1С 8.3 с другими системами по протоколу http в формате JSON (2024)
- [Stepik] Машинное обучение - Модуль 1 (Анализ данных) (2024)
- [Stepik] AI-программирование. Экспресс-курс (2024)
- [Alex Erofeev] [Stepik] JavaScript: самый быстрый курс (2024)
- [Валерий Манохин, Артем Груздев] [ДМК] Конформное прогнозирование в Python (2024)
- [Роман Бухарев] Хакинг на Python (2024)
- [Stepik] SQL для анализа данных (2024)