Machine Learning for Algorithmic Trading (2020)
Автор: Stefan Jansen
Количество страниц: 820

Стремительный рост цифровых данных повысил спрос на опыт в торговых стратегиях, использующих машинное обучение. Это исправленное и расширенное издание учит создавать и оценивать сложные модели обучения с учителем, без учителя и обучения с подкреплением.
Книга знакомит с комплексным машинным обучением для торгового процесса, от разработки идеи до оптимизации моделей, реализации стратегии и тестирования на исторических данных. Автор иллюстрирует стратегии на примерах, начиная от линейных моделей и ансамблей деревьев до методов глубокого обучения из передовых исследований.

Скачать книгу

Есть ли лучший язык программирования для ИИ?

https://proglib.io/w/515949b5

Глубокое обучение в компьютерном зрении.

https://proglib.io/w/e666b0a3

Введение в автоэнкодеры.

https://proglib.io/w/28fe78d7

📊 11 популярных библиотек Python для Data Science

Одна из причин ценности Python для Data Science заключается в огромной коллекции библиотек анализа и визуализации данных. В этой статье мы рассмотрели самые популярные.

https://proglib.io/sh/jHCehvnKPr

В этом уроке вы создадите автоматический решатель головоломки судоку с использованием OpenCV, глубокого обучения и оптического распознавания символов.

https://proglib.io/w/6203736b

Статья о распознавании продуктов в супермаркетах прямо на устройствах.

https://proglib.io/w/c82b191b

bcpandas: сверхбыстрый ввод-вывод между Pandas и SQL Server.

https://proglib.io/w/0fe3ad53

Build a Career in Data Science (2020)
Авторы: Jacqueline Nolis, Emily Robinson
Количество страниц: 354

Чтобы добиться успеха в Data Science, вам потребуется нечто большее, чем технические знания. Данная книга покрывает все аспекты, которые обычно опускаются в технической литературе. К примеру, в ней описано, как найти первую работу и постепенно прийти к должности Team Lead.

Скачать книгу

Если вам нравится делиться знаниями, мы принесли приятную новость – прямо сейчас Geekbrains ищет 30 преподавателей, авторов и ревьюеров:

👨‍🏫 Преподаватель ведет онлайн-занятия по любимым темам и видит, как растут новые кадры.
👨‍🎤 Автор разрабатывает собственную программу и делится знаниями с новичками.
🕵️ Ревьюер дает обратную связь на практические работы студентов и помогает освоить лучшие практики.

Не страшно, если нет опыта в образовательной сфере – компания ищет профессионалов в своей отрасли, а остальному научат. Можно даже совмещать преподавание с работой.

Станьте экспертом в GeekBrains и помогите тысячам людей найти себя в IT 👉 https://proglib.io/w/00107cf8

📽 Как проходят собеседования аналитиков данных в Netflix

Хотите работать в крутой, молодой и известной компании? Тогда вам в Netflix! Рассказываем, что нужно знать и к чему быть готовым.

https://proglib.io/sh/FysgNVJkGh

В этом посте рассматривается метод кластеризации весов, используемый для создания более мелких и быстрых моделей машинного обучения.

https://proglib.io/w/db25d5f4

Полицейские Лас-Вегаса использовали «неподходящие» фотографии для распознавания лиц для задержания преступников.

https://proglib.io/w/3cdfbd3b

В ноутбуке описано, как использовать KerasTuner для нахождения лучшей модели, применяя немного строк кода.

https://proglib.io/w/73a37635

Data Science Projects with Python (2019)
Автор: Stephen Klosterman
Количество страниц: 374

Данная книга является практическим руководством по стандартным инструментам анализа данных и машинного обучения на Python. Она поможет вам понять, как можно использовать pandas и matplotlib для изучения наборов данных со сводной статистикой и графиками, а также для извлечения полезной информации, которую вы хотите получить.

Скачать книгу

Plotly, библиотека для создания визуализаций, продолжает развиваться. В этой статье рассказывается о некоторых недавних улучшениях и о том, почему стоит рассмотреть возможность использования Ploty для ваших нужд.

https://proglib.io/w/95db47f5

Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R (2019)
Автор: Rafael A. Irizarry
Количество страниц: 708

Книга знакомит с концепциями и навыками, которые помогут решать реальные задачи анализа данных. В ней раскрываются такие тематики, как теория вероятностей, линейная регрессия, машинное обучение и другие. Читатель сможет выучить язык программирования R и разобраться, как использовать его для обработки и визуализации данных, построения алгоритмов прогнозирования и много другого. Эта книга - учебник, подходящий для изучения Data Science с нуля. Предварительные знания R не требуются, хотя некоторый опыт программирования может быть полезен.

Скачать книгу

Пользователи Reddit делятся качественными непопулярными ресурсами с информацией.

https://proglib.io/w/499595ea

JAX имеет довольно общую систему автоматической дифференциации. В этом ноутбуке мы рассмотрим целый ряд изящных идей автодифференцирования, которые вы можете выбрать для своей работы, начиная с основ.

https://proglib.io/w/b56aeab2