​​Машинное обучение и безопасность
Кларенс Чио, Дэвид Фримэн

С помощью этой книги вы изучите способы применения машинного обучения в задачах обеспечения безопасности, таких как выявление вторжения извне, классификация вредоносных программ и анализ сетевой среды.

Особое внимание уделено задачам по созданию работоспособных, надежных масштабируемых систем извлечения и анализа данных в сфере обеспечения безопасности. Издание предназначено инженерам по обеспечению безопасности, а также специалистам по обработке данных научными методами.

Год: 2020
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ML #rus

​​Глубокое обучение с точки зрения практика
Джош Паттерсон, Адам Гибсон

Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение — и особенно глубокие нейронные сети — может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить непосредственно к созданию эффективных сетей глубокого обучения.

Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения — настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.

Год: 2018
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ML #rus

​​Библиотека Keras — инструмент глубокого обучения
Антонио Джулли

Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. Рассмотрено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google и Theano от компании Lisa Lab.

Также описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Представлены алгоритмы обучения с учителем, а также алгоритмы обучения без учителя – автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением, и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом. Книга предназначена для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.

Год: 2018
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ML #rus

​​Прагматичный ИИ
Ной Гифт

Искусственный интеллект это мощный инструмент в руках современного архитектора, разработчика и аналитика. Облачные технологии — ваш путь к укрощению искусственного интеллекта. Тщательно изучив эту незаменимую книгу от Ноя Гифта, легендарного эксперта по языку Python, вы легко научитесь писать облачные приложения с использованием средств искусственного интеллекта и машинного обучения.

Также в книге описано решение реалистичных задач из таких востребованных и актуальных областей, как спортивный маркетинг, управление проектами, ценообразование и сделки с недвижимостью. Все примеры разобраны на языке Рython, который является лидером в сфере современных стремительных вычислений.

Год: 2019
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ML #rus

​​Умные мобильные проекты с Tensorflow
Джефф Танг

Платформа TensorFlow от компании Google является ведущим инструментом с открытым исходным кодом для машинного обучения. Эта книга охватывает более 10 полноценных приложений для iOS, Android и Raspberry Pi на базе TensorFlow.

Описанные программы выполняют всевозможные модели в автономном режиме прямо на устройстве: от компьютерного зрения, обработки речи и языка до генеративно-состязательных сетей и AlphaZero-подобного глубокого самообучения с максимизацией получаемого вознаграждения. Издание предназначено широкому кругу разработчиков, желающих использовать возможности искусственного интеллекта в своих проектах.

Год: 2019
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ML #rus

​​Обучение с подкреплением
Ричард Саттон, Эндрю Барто

Идея обучения с подкреплением возникла десятки лет назад, но этой дисциплине предстояло пройти долгий путь, прежде чем она стала одним из самых активных направлений исследований в области машинного обучения и нейронных сетей. Сегодня это предмет интереса ученых, занимающихся психологией, теорией управления, искусственным интеллектом и многими другими отраслями знаний.

Подход, принятый авторами книги, ставит акцент на практическое использование обучения с подкреплением. В первой части читатель знакомится с базовыми его аспектами. Во второй части представлены приближенные методы решения в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. В третьей части книги обсуждается важность обучения с подкреплением для психологии и нейронаук.

Год: 2020
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ML #rus

​​Машинное обучение и Tensorflow
Шакла Нишант

Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала. Так и в машинном обучении: прежде чем использовать современные системы распознавания лиц или алгоритмы прогнозирования на фондовом рынке, вам придется разобраться с соответствующим инструментарием и набором инструкций, чтобы затем без проблем создавать собственные системы.

Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель — познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач. От обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow, вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решать задачи классификации, кластеризации, регрессии и прогнозирования.

Год: 2019
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ML #rus

​​Машинное обучение. Карманный справочник
Мэтт Харрисон

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.

Год: 2020
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ML #rus

​​Прагматичный ИИ
Ной Гифт

Искусственный интеллект это мощный инструмент в руках современного архитектора, разработчика и аналитика. Облачные технологии — ваш путь к укрощению искусственного интеллекта. Тщательно изучив эту незаменимую книгу от Ноя Гифта, легендарного эксперта по языку Python, вы легко научитесь писать облачные приложения с использованием средств искусственного интеллекта и машинного обучения.

Также в книге описано решение реалистичных задач из таких востребованных и актуальных областей, как спортивный маркетинг, управление проектами, ценообразование и сделки с недвижимостью. Все примеры разобраны на языке Рython, который является лидером в сфере современных стремительных вычислений.

Год: 2019
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ML #rus

​​Библиотека Keras — инструмент глубокого обучения
Антонио Джулли

Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. Рассмотрено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google и Theano от компании Lisa Lab.

Также описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Представлены алгоритмы обучения с учителем, а также алгоритмы обучения без учителя – автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением, и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом. Книга предназначена для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.

Год: 2018
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ML #rus

​​Машинное обучение и безопасность
Кларенс Чио, Дэвид Фримэн

С помощью этой книги вы изучите способы применения машинного обучения в задачах обеспечения безопасности, таких как выявление вторжения извне, классификация вредоносных программ и анализ сетевой среды.

Особое внимание уделено задачам по созданию работоспособных, надежных масштабируемых систем извлечения и анализа данных в сфере обеспечения безопасности. Издание предназначено инженерам по обеспечению безопасности, а также специалистам по обработке данных научными методами.

Год: 2020
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ML #rus

​​Прагматичный ИИ
Ной Гифт

Искусственный интеллект это мощный инструмент в руках современного архитектора, разработчика и аналитика. Облачные технологии — ваш путь к укрощению искусственного интеллекта. Тщательно изучив эту незаменимую книгу от Ноя Гифта, легендарного эксперта по языку Python, вы легко научитесь писать облачные приложения с использованием средств искусственного интеллекта и машинного обучения.

Также в книге описано решение реалистичных задач из таких востребованных и актуальных областей, как спортивный маркетинг, управление проектами, ценообразование и сделки с недвижимостью. Все примеры разобраны на языке Рython, который является лидером в сфере современных стремительных вычислений.

Год: 2019
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ML #rus

​Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса
Маркос Лопез де Прадо

Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают, – самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов.

Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое, а инвестиции перестанут быть синонимом азартных игр.

Воспользуйтесь шансом поучаствовать в «машинной революции», для этого достаточно познакомиться с первой книгой, в которой приведен полный и систематический анализ методов машинного обучения применительно к финансам: начиная со структур финансовых данных, маркировки финансового ряда, взвешиванию выборки, дифференцированию временного ряда… и заканчивая целой частью, посвященной правильному бэктестированию инвестиционных стратегий.

Год: 2019
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ml #rus

​Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python
Лаура Грессер, Ван Лун Кенг

Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области — от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники.

Год: 2022
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ml #rus

​Машинное обучение без лишних слов
Андрей Бурков

Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц. Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное машинное обучение заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых обучающими данными) даст желаемые результаты.

Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе.

Год: 2020
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ml #rus

​Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы
Эндрю Гласснер

Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по DL – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей.

Выбор правильных алгоритмов и затем применение их надлежащим образом требуют в дополнение последовательных, технически грамотных решений. Когда, как часто бывает, события развиваются не так, как планировалось, необходимы знания, чтобы понять, что происходит внутри системы, с тем чтобы исправить положение дел. Существует множество подходов к освоению этих существенных знаний в зависимости от того, как вы хотите ими овладеть.

Год: 2019
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ml #rus

​Шаблоны и практика глубокого обучения
Эндрю Ферлитш

Откройте для себя шаблоны конструирования и воспроизводимые архитектуры, которые направят ваши проекты глубокого обучения от стадии разработки к реализации. В книге рассматриваются актуальные примеры создания приложений глубокого обучения с учетом десятилетнего опыта работы автора в этой области.

Вы сэкономите часы проб и ошибок, воспользовавшись представленными здесь шаблонами и приемами. Проверенные методики, образцы исходного кода и блестящий стиль повествования позволят с увлечением освоить даже непростые навыки. По мере чтения вы получите советы по развертыванию, тестированию и техническому сопровождению ваших проектов.

Год: 2022
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ml #rus

​Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам
Шай Шалев-Шварц, Шай Бен-Давид

Машинное обучение – один из самых быстро развивающихся разделов информатики с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги – познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия.

Издание ориентировано на студентов старших курсов, обучающихся информатике, техническим наукам, математике или статистике, а также может быть полезно исследователям, желающим углубить свои теоретические знания. Предполагается, что читатель знаком с основами теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа и теории алгоритмов.

Год: 2019
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ml #rus

​Инженерия машинного обучения
Андрей Бурков

«Если вы собираетесь использовать машинное обучение для решения крупномасштабных практических задач, могу только порадоваться, что вы наткнулись на эту книгу. Читайте с удовольствием!» Кэсси Козырков, главный специалист по теории принятия решений в Google «Фундаментальная работа о практическом построении моделей машинного обучения и их развертывании в производственной среде. Подоспела как раз в тот момент, когда компании начали прозревать и осознавать, что для того, чтобы решение, основанное на машинном обучении, заработало, необходимы осознанные усилия инженеров и знакомство с передовыми практиками. Еще одна замечательная книга от Андрея!» Каролис Урбонас, начальник отдела машинного обучения в Amazon.

Новая книга Андрея Буркова, автора «Машинного обучения без лишних слов», мирового бестселлера, изданного на одиннадцати языках, – самая полная из существующих книг по прикладному ИИ. Содержит множество рекомендаций и паттернов проектирования надежных и масштабируемых решений в области машинного обучения. Андрей Бурков имеет степень доктора по ИИ и возглавляет группу машинного обучения в компании Gartner. Книга основана на собственном 15-летнем опыте Андрея в решении задач с помощью ИИ, а также на опубликованных работах лидеров индустрии.

Год: 2022
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ml #rus

​Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта
Сергей Шумский

В книге дается обзор современного состояния и перспектив развития исследований по машинному интеллекту. Предложен подход к созданию «сильного» ИИ с использованием принципов работы человеческого мозга. Каждая глава представляет собой самостоятельный очерк, ставящий и разрешающий актуальные вопросы современности: Какие задачи предстоит решить на пути совершенствования машинного обучения? Как машинный интеллект может способствовать технологическому развитию общества в целом и частного предпринимательства в частности? Чего можно ожидать от машинного интеллекта в ближайшие 10–15 лет? Адресована студентам, исследователям и разработчикам приложений в области искусственного интеллекта, а также всем, кого интересуют принципы работы мозга с позиций теории ML.

Год: 2019
Язык: русский 🇷🇺

📥 Скачать

#книга #ml #rus