170₴
Джеф Просиз Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект
170₴
Характеристики товара:
| Состояние | Новое |
| Язык | Русский |
Доставка: в любую страну, указано в объявлении | Актуально на: 24 октября 2025
Информация о продавце
Premium магазин
"Премиум курсы "
Premium магазин
"Премиум курсы "
Регистрация: 02.03.2023
Заходил(а): 28.10.2025 (20:09)
Заходил(а): 28.10.2025 (20:09)
Откуда: Впишите регион, населенный пункт
Разделы Premium магазина:
Электронные книги Бизнес, маркетинг и менеджмент Авторские Курсы Здоровье и спорт Психология SEO и SMM и продвижение Психология Кулинария Эзотерика и оккультизм Графика, дизайн Администрирование и программир Изображения, фотографии, видео Кулинария Форекс, трейдинг и инвестиции Сделай сам Ремонт и строительство Дети и родители Имидж и стиль Пикап, искусство соблазнения Изучение иностранных языков Арбитраж Трафика Развитие и познание себя Музыка Сад и огород Книги "Здоровье" Покер, буки, казино Авто-Мото Школа и репетиторство Нейросети
Подробное описание: Джеф Просиз Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект
"Для заказа пишите на Viber/Telegram+380969009529
+380981534024
Джеф Просиз Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров (2024)
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.
Просиз Джеф
Количество страниц 640
Печать Черно-белая
Форсат: pdf скан













