Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms [2014]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides an extensive theoretical account of the fundamental ideas underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms.
Following a presentation of the basics of the field, the book covers a wide array of central topics that have not been addressed by previous textbooks. These include a discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; important algorithmic paradigms including stochastic gradient descent, neural networks, and structured output learning; and emerging theoretical concepts such as the PAC-Bayes approach and compression-based bounds.
Designed for an advanced undergraduate or beginning graduate course, the text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessible to students and non-expert readers in statistics, computer science, mathematics, and engineering.
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides an extensive theoretical account of the fundamental ideas underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms.
Following a presentation of the basics of the field, the book covers a wide array of central topics that have not been addressed by previous textbooks. These include a discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; important algorithmic paradigms including stochastic gradient descent, neural networks, and structured output learning; and emerging theoretical concepts such as the PAC-Bayes approach and compression-based bounds.
Designed for an advanced undergraduate or beginning graduate course, the text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessible to students and non-expert readers in statistics, computer science, mathematics, and engineering.
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
❤1
Numerical Algorithms: Methods for Computer Vision, Machine Learning, and Graphics [2015]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Numerical Algorithms: Methods for Computer Vision, Machine Learning, and Graphics presents a new approach to numerical analysis for modern computer scientists. Using examples from a broad base of computational tasks, including data processing, computational photography, and animation, the textbook introduces numerical modeling and algorithmic design from a practical standpoint and provides insight into the theoretical tools needed to support these skills.
The book covers a wide range of topics—from numerical linear algebra to optimization and differential equations—focusing on real-world motivation and unifying themes. It incorporates cases from computer science research and practice, accompanied by highlights from in-depth literature on each subtopic. Comprehensive end-of-chapter exercises encourage critical thinking and build students’ intuition while introducing extensions of the basic material.
The text is designed for advanced undergraduate and beginning graduate students in computer science and related fields with experience in calculus and linear algebra. For students with a background in discrete mathematics, the book includes some reminders of relevant continuous mathematical background.
═════════════════════
Features:
═════════════════════
Contains classroom-tested material for a one- to two-semester course in numerical algorithms, with a focus on modeling and applications
Introduces themes common to nearly all classes of numerical algorithms
Covers algorithms for solving linear and nonlinear problems, including popular techniques recently introduced in the research community
Includes comprehensive end-of-chapter exercises that push students at all levels to derive, extend, and analyze numerical algorithms
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#численные_методы@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Numerical Algorithms: Methods for Computer Vision, Machine Learning, and Graphics presents a new approach to numerical analysis for modern computer scientists. Using examples from a broad base of computational tasks, including data processing, computational photography, and animation, the textbook introduces numerical modeling and algorithmic design from a practical standpoint and provides insight into the theoretical tools needed to support these skills.
The book covers a wide range of topics—from numerical linear algebra to optimization and differential equations—focusing on real-world motivation and unifying themes. It incorporates cases from computer science research and practice, accompanied by highlights from in-depth literature on each subtopic. Comprehensive end-of-chapter exercises encourage critical thinking and build students’ intuition while introducing extensions of the basic material.
The text is designed for advanced undergraduate and beginning graduate students in computer science and related fields with experience in calculus and linear algebra. For students with a background in discrete mathematics, the book includes some reminders of relevant continuous mathematical background.
═════════════════════
Features:
═════════════════════
Contains classroom-tested material for a one- to two-semester course in numerical algorithms, with a focus on modeling and applications
Introduces themes common to nearly all classes of numerical algorithms
Covers algorithms for solving linear and nonlinear problems, including popular techniques recently introduced in the research community
Includes comprehensive end-of-chapter exercises that push students at all levels to derive, extend, and analyze numerical algorithms
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#численные_методы@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Барский А.Б. Логические нейронные сети [2016]
════════════════════
Описание:
════════════════════
На основе положений математической логики событий исследуется возможность построения логических нейронных сетей, выполняющих операции вывода в составе систем искусственного интеллекта, имитирующих механизмы работы мозга. Такие операции лежат в основе систем распознавания, управления и принятия решений.
Предлагаются методы построения обученных нейронных сетей, созданных "под задачу", простые методы обучения-трассировки, методы преобразования описаний систем принятия решений для повышения достоверности выводов.
Рассматривается возможность применения логических нейронных сетей в самообучающихся системах управления, а также в различных системах экономики, транспорта, безопасности, защиты информации, при решении задач интеллектуального отображения, в бизнесе туризма и развлечений, при политическом и социальном прогнозировании и в других задачах науки и искусства.
════════════════════
Скачать: https://cloud.mail.ru/public/G8Kk/PkNuwvkRn
════════════════════
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
════════════════════
Описание:
════════════════════
На основе положений математической логики событий исследуется возможность построения логических нейронных сетей, выполняющих операции вывода в составе систем искусственного интеллекта, имитирующих механизмы работы мозга. Такие операции лежат в основе систем распознавания, управления и принятия решений.
Предлагаются методы построения обученных нейронных сетей, созданных "под задачу", простые методы обучения-трассировки, методы преобразования описаний систем принятия решений для повышения достоверности выводов.
Рассматривается возможность применения логических нейронных сетей в самообучающихся системах управления, а также в различных системах экономики, транспорта, безопасности, защиты информации, при решении задач интеллектуального отображения, в бизнесе туризма и развлечений, при политическом и социальном прогнозировании и в других задачах науки и искусства.
════════════════════
Скачать: https://cloud.mail.ru/public/G8Kk/PkNuwvkRn
════════════════════
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Антонио Джулли, Суджит Пал | Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения (2018) [PDF]
════════════════════
Описание:
════════════════════
Эта книга - краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения.
Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), 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.
Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных
════════════════════
Скачать: cloud.mail.ru/public/HGh5/M1fj3GoU4
════════════════════
Купить книгу в хорошем качестве:
dmkpress.com/
vk.com/dmkpress
════════════════════
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#python@physics_math
#алгоритмы@physics_math
════════════════════
Описание:
════════════════════
Эта книга - краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения.
Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), 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.
Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных
════════════════════
Скачать: cloud.mail.ru/public/HGh5/M1fj3GoU4
════════════════════
Купить книгу в хорошем качестве:
dmkpress.com/
vk.com/dmkpress
════════════════════
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#python@physics_math
#алгоритмы@physics_math
Подборка книг: Big Data | Data Science | Машинное обучение | Нейронные сети и искусственный интеллект | Python
═════════════════════
[01] Python для сложных задач наука о данных и машинное обучение [2018, PDF, RU] Дж. Вандер Плас
[02] Marr Bernard. Big Data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics To Make Better Decisions and Improve Performance
[03] Marz N., Warren A.J. Big Data: Principles and Best Practices of Scalable Real-Time Data Systems
[04] Data Science. Наука о данных с нуля | Джоэл Грас
[05] Аксенов С.В., Новосельцев В.Б. Организация и использование нейронных сетей (методы и технологии)
[06] Барский А.Б. Нейронные сети. Распознавание, управление, принятие решений
[07] Flach P. Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data
[08] Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных
[09] Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы
[10] Введение в машинное обучение с помощью Python
[11] Построение систем машинного обучения на языке Python
═════════════════════
Скачать: https://vk.cc/7xNGPF
═════════════════════
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
═════════════════════
[01] Python для сложных задач наука о данных и машинное обучение [2018, PDF, RU] Дж. Вандер Плас
[02] Marr Bernard. Big Data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics To Make Better Decisions and Improve Performance
[03] Marz N., Warren A.J. Big Data: Principles and Best Practices of Scalable Real-Time Data Systems
[04] Data Science. Наука о данных с нуля | Джоэл Грас
[05] Аксенов С.В., Новосельцев В.Б. Организация и использование нейронных сетей (методы и технологии)
[06] Барский А.Б. Нейронные сети. Распознавание, управление, принятие решений
[07] Flach P. Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data
[08] Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных
[09] Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы
[10] Введение в машинное обучение с помощью Python
[11] Построение систем машинного обучения на языке Python
═════════════════════
Скачать: https://vk.cc/7xNGPF
═════════════════════
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
Real-World Machine Learning [2017]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Real-World Machine Learning is a practical guide designed to teach working developers the art of ML project execution. Without overdosing you on academic theory and complex mathematics, it introduces the day-to-day practice of machine learning, preparing you to successfully build and deploy powerful ML systems.
═════════════════════
About the Technology
═════════════════════
Machine learning systems help you find valuable insights and patterns in data, which you’d never recognize with traditional methods. In the real world, ML techniques give you a way to identify trends, forecast behavior, and make fact-based recommendations. It’s a hot and growing field, and up-to-speed ML developers are in demand.
═════════════════════
About the book
═════════════════════
Real-World Machine Learning will teach you the concepts and techniques you need to be a successful machine learning practitioner without overdosing you on abstract theory and complex mathematics. By working through immediately relevant examples in Python, you’ll build skills in data acquisition and modeling, classification, and regression. You’ll also explore the most important tasks like model validation, optimization, scalability, and real-time streaming. When you’re done, you’ll be ready to successfully build, deploy, and maintain your own powerful ML systems.
═════════════════════
What's inside
═════════════════════
Predicting future behavior
Performance evaluation and optimization
Analyzing sentiment and making recommendations
═════════════════════
About the reader
═════════════════════
No prior machine learning experience assumed. Readers should know Python.
About the authors
Henrik Brink, Joseph Richards and Mark Fetherolf are experienced data scientists engaged in the daily practice of machine learning.
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Real-World Machine Learning is a practical guide designed to teach working developers the art of ML project execution. Without overdosing you on academic theory and complex mathematics, it introduces the day-to-day practice of machine learning, preparing you to successfully build and deploy powerful ML systems.
═════════════════════
About the Technology
═════════════════════
Machine learning systems help you find valuable insights and patterns in data, which you’d never recognize with traditional methods. In the real world, ML techniques give you a way to identify trends, forecast behavior, and make fact-based recommendations. It’s a hot and growing field, and up-to-speed ML developers are in demand.
═════════════════════
About the book
═════════════════════
Real-World Machine Learning will teach you the concepts and techniques you need to be a successful machine learning practitioner without overdosing you on abstract theory and complex mathematics. By working through immediately relevant examples in Python, you’ll build skills in data acquisition and modeling, classification, and regression. You’ll also explore the most important tasks like model validation, optimization, scalability, and real-time streaming. When you’re done, you’ll be ready to successfully build, deploy, and maintain your own powerful ML systems.
═════════════════════
What's inside
═════════════════════
Predicting future behavior
Performance evaluation and optimization
Analyzing sentiment and making recommendations
═════════════════════
About the reader
═════════════════════
No prior machine learning experience assumed. Readers should know Python.
About the authors
Henrik Brink, Joseph Richards and Mark Fetherolf are experienced data scientists engaged in the daily practice of machine learning.
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math