Глубокое обучение на R:

Main
Computers - Artificial Intelligence (AI)
Глубокое обучение на R:

Глубокое обучение на R:

Франсуа Шолле при участии Дж. Дж. Аллера, перевел с английского А. Киселев

0 / 0

Koliko vam se sviđa ova knjiga?

Kakav je kvalitet fajla?

Preuzmite knjigu radi procene kvaliteta

Kakav je kvalitet preuzetih fajlova?

Kategorije:

Computers - Artificial Intelligence (AI)

Godina:

2018

Izdavač:

Питер

Jezik:

russian

Strane:

399

ISBN 10:

5446109023

ISBN 13:

9785446109029

Serije:

Библиотека программиста

Fajl:

PDF, 8.92 MB

IPFS:

,

russian, 2018

Čitati Online

Konvertovanje u je u toku

Konvertovanje u nije uspešno

Možda će vas zanimati

Франсуа Шолле ; пер. с англ. А. Киселев — Глубокое обучение на Python

Норман Мэтлофф — Искусство программирования на R. Погружение в большие данные

Ланц Бретт — Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа

Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. — Глубокое обучение

Дж. Д. Лонг, Пол Титор — R. Книга рецептов: Проверенные рецепты для статистики, анализа и визуализации данных

Филиппов Ф. В. — Нейросетевые технологии: учебное пособие

Соробин А. Б. — Сверточные нейронные сети: примеры реализаций: Учебно-методическое пособие

Данилов В. В. — Нейронные сети: Учебное пособие

Филиппов Ф. В. — Моделирование нейронных сетей глубокого обучения: учебное пособие

Демиденко А. — Машинное обучение. Погружение в технологию.

Терренс Джей Сейновски — Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет

Терренс Дж. Сейновски — Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет

Постарнак Д.В. — Критический анализ моделей нейронных стей

Жерон Орельен — Прикладное машинное обучение с помощью scikit-learn и tensorflow

Нихиль Будума, Николас Локашо — Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения

Сет Вейдман — Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python

Дэвид Фостер — Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

Шолле Ф. (Chollet F.) — Глубокое обучение на Python

Франсуа Шолле, Эрик Нильсон, Стэн Байлесчи, Шэнкуинг Цэй — JavaScript для глубокого обучения: TensorFlow.js

Нахиль Будума, при участии Николаса Локашо ; перевод с английского Александра Коробейникова — Основы глубокого обучения: создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения

Терренс Сейновски — Антология машинного обучения : важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет

Джон Д. Келлехер — Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс

Франсуа Шолле — Глубокое обучение на Python

Нишант Шакла — Машинное обучение и TensorFlow

Шолле Франсуа — Глубокое обучение на R

Джереми Ховард, Сильвейн Гуггер — Глубокое обучение с fastai и PyTorch: минимум формул, минимум кода, максимум эффективности

Дэвид Фостер ; [перевод с английского А. Киселева] — Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

Ян Пойнтер — Программируем с PyTorch: Создание приложений глубокого обучения

Франсуа Шолле, Эрик Нильсон, Стэн Байлесчи, Шэнкуинг Цэй — JavaScript для глубокого обучения: TensorFlow.js

Анирад Коул, Сиддха Ганджу, Мехер Казам — Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow

Франсуа Шолле — Глубокое обучение на Python. 2-е межд. издание

Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман — PyTorch. Освещая глубокое обучение

Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили — Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow 2

Ян Лекун при участии Каролины Бризар ; перевод Е. Арсеновой — Как учится машина =: Quand la machine apprend : революция в области нейронных сетей и глубокого обучения

Колмогорова С. С. — Основы искусственного интеллекта: Учебное пособие для студентов направлений подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 09.03.03 «Прикладная информатика», 09.03.04 «Программная инженерия», 27

Франсуа Шолле — Глубокое обучение с R и Keras

Орельен Жерон — Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем

Себастьян Рашка — Python и машинное обучение

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

Najčešći pojmovi

обучения

обучение

глубокого

глубокое

использовать

машинного

изображения

изображений

признаков

классификации

нейронных

значения

представления

последовательностей

нейронной

сверточной

обработки

обучающих

последовательности

изображение

нейронные

активации

проверки

получить