Post #279

Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров [2024] Джеф Просиз Applied Machine Learning and AI for Engineers Solve Business Problems That Can't Be Solved Algorithmically [2022] Jeff Prosise У этой книги есть ряд преимуществ: • написана с точки зрения прямого прикладного применения ML-моделей и при этом содержит в себе очень большой обзор и очень много полезных примеров • написана увлекательно и очень понятным языком • переведена на русский язык и перевод качественный • есть инструкции, как внедрять облачные сервисы Ml в свои собственные приложения по API, и много подобных практически полезных вещей Книга состоит из двух частей: ЧАСТЬ 1. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ С ПОМОЩЬЮ SCIКIT-LEARN ЧАСТЬ 2. ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ С ПОМОЩЬЮ КERAS И TENSORFLOW В каждой части по 7 глав, где рассмотрены основные модели и как ими пользоваться, как внедрять и применять, много примеров прикладных задач присутствует в каждой главе Книга рассказывает о применении машинного обучения в 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 Ml в различные приложения