New book by Andrew Ng
Drawn from his experience leading Google Brain, Baidu's AI Group, and Landing AI, this 5-step Playbook provides a roadmap for your company to transform into a great AI company.
Site: https://landing.ai/ai-transformation-playbook
Direct link: https://d6hi0znd7umn4.cloudfront.net/content/uploads/2018/12/AI-Transformation-Playbook.pdf
#book
🔗 AI Transformation Playbook How to lead your company into the AI era - Landing AI
Drawn from his experience leading Google Brain, Baidu's AI Group, and Landing AI, this 5-step Playbook provides a roadmap for your company to transform into a great AI company.
Site: https://landing.ai/ai-transformation-playbook
Direct link: https://d6hi0znd7umn4.cloudfront.net/content/uploads/2018/12/AI-Transformation-Playbook.pdf
#book
🔗 AI Transformation Playbook How to lead your company into the AI era - Landing AI
LandingAI
AI Transformation Playbook: How to lead your company into the AI era
Explore the AI Transformation Playbook by Landing AI to navigate the AI era successfully. Gain insights and strategies for artificial intelligence adoption.
Mining of Massive Datasets
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
#book
#datamining
📝 4_123287577397560264.pdf - 💾3 052 181
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
#book
#datamining
📝 4_123287577397560264.pdf - 💾3 052 181
Mining of Massive Datasets
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
#book
#datamining
📝 4_123287577397560264.pdf - 💾3 052 181
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
#book
#datamining
📝 4_123287577397560264.pdf - 💾3 052 181
Deep learning with Python Develop Deep Learning models on Theano and Thensorflow using Keras
#book #keras #DL
📝 5_6133943928459624650.pdf - 💾5 709 397
#book #keras #DL
📝 5_6133943928459624650.pdf - 💾5 709 397
Подборка книг по машинному обучению🎯
1- Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными (А. Мюллер, С. Гвидо)
https://tgme.pro/bfbook/1047
2- Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
(Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти)
https://tgme.pro/BookPython/259
3- Математические основы машинного обучения и прогнозирования
(Вьюгин В.В.)
https://tgme.pro/bfbook/967
4- Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка
(Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони)
https://tgme.pro/bfbook/945
5- Машинное обучение
(Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф)
https://tgme.pro/bfbook/700
6- Глубокое обучение на Python
(Франсуа Шолле)
https://tgme.pro/BookPython/99
7- Python и машинное обучение
(Рашка С.)
https://tgme.pro/BookPython/37
8- Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей
(С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская)
https://tgme.pro/bfbook/589
#book #MachineLearning
1- Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными (А. Мюллер, С. Гвидо)
https://tgme.pro/bfbook/1047
2- Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
(Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти)
https://tgme.pro/BookPython/259
3- Математические основы машинного обучения и прогнозирования
(Вьюгин В.В.)
https://tgme.pro/bfbook/967
4- Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка
(Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони)
https://tgme.pro/bfbook/945
5- Машинное обучение
(Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф)
https://tgme.pro/bfbook/700
6- Глубокое обучение на Python
(Франсуа Шолле)
https://tgme.pro/BookPython/99
7- Python и машинное обучение
(Рашка С.)
https://tgme.pro/BookPython/37
8- Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей
(С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская)
https://tgme.pro/bfbook/589
#book #MachineLearning
tgme.pro
Книги для программистов – Telegram
Переадресация в Telegram
#book #python
Всем привет! Сегодня мы знакомим вас с книгой "Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка" (авторы — Брайан Макмахан, Делип Рао, год издания — 2020).
Ссылка на скачивание в нашем Telegram-канале:
Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) — крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch — библиотеку глубокого обучения для языка Python — один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP.
Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.
В этой книге
• Вычислительные графы и парадигма обучения с учителем.
• Основы оптимизированной библиотеки PyTorch для работы с тензорами.
• Обзор традиционных понятий и методов NLP.
• Упреждающие нейронные сети (многослойный перцептрон и другие).
• Улучшение RNN при помощи долгой краткосрочной памяти (LSTM) и управляемых рекуррентных блоков
• Предсказание и модели преобразования последовательностей.
• Паттерны проектирования NLP-систем, используемых в продакшене.
📝 Макмахан Б., Рао Д. - Знакомство с PyTorch (Бестселлеры O’Reilly) - 2020.pdf - 💾6 563 868
Всем привет! Сегодня мы знакомим вас с книгой "Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка" (авторы — Брайан Макмахан, Делип Рао, год издания — 2020).
Ссылка на скачивание в нашем Telegram-канале:
Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) — крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch — библиотеку глубокого обучения для языка Python — один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP.
Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.
В этой книге
• Вычислительные графы и парадигма обучения с учителем.
• Основы оптимизированной библиотеки PyTorch для работы с тензорами.
• Обзор традиционных понятий и методов NLP.
• Упреждающие нейронные сети (многослойный перцептрон и другие).
• Улучшение RNN при помощи долгой краткосрочной памяти (LSTM) и управляемых рекуррентных блоков
• Предсказание и модели преобразования последовательностей.
• Паттерны проектирования NLP-систем, используемых в продакшене.
📝 Макмахан Б., Рао Д. - Знакомство с PyTorch (Бестселлеры O’Reilly) - 2020.pdf - 💾6 563 868