BOOKS - PROGRAMMING - Машинное обучение
Машинное обучение - Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф 2017 PDF Питер BOOKS PROGRAMMING
ECO~15 kg CO²

1 TON

Views
50803

Telegram
 
Машинное обучение
Author: Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф
Year: 2017
Pages: 336
Format: PDF
File size: 42 MB
Language: RU



Pay with Telegram STARS
The book provides a comprehensive overview of the field of machine learning, from its history and basic concepts to its applications in various industries and the challenges it faces. The book "Machine Learning" by [author's name] is a comprehensive guide to the field of machine learning, covering its history, basic concepts, and applications in various industries. The author argues that understanding the process of technological evolution is crucial for the survival of humanity and the unity of people in a world filled with conflict. The book begins with an introduction to the concept of machine learning, explaining how it has evolved over time and how it differs from traditional programming. The author then delves into the fundamental principles of machine learning, including supervised and unsupervised learning, deep learning, and neural networks. The book also explores the various applications of machine learning in different industries, such as healthcare, finance, marketing, and transportation. Each chapter provides examples of real-world applications and case studies to illustrate the concepts discussed.
''

You may also be interested in:

Python и машинное обучение машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow 2
Машинное обучение
Python и машинное обучение
Машинное обучение и безопасность
Машинное обучение и TensorFlow
Машинное обучение на платформе Loginom
Машинное обучение и Искусственный Интеллект
The Little Learner чудесное машинное обучение
Искусственный интеллект. Машинное обучение
Занимательная Манга. Машинное обучение
Машинное обучение доступным языком
Машинное обучение. Паттерны проектирования
Машинное обучение доступным языком
Машинное обучение. Погружение в технологию
Искусственный интеллект. Машинное обучение
Машинное обучение в Elastic Stack
Машинное обучение на платформе Loginom
Машинное обучение в Elastic Stack
The Little Learner чудесное машинное обучение
Машинное обучение в структурной биологии
Машинное обучение. Портфолио реальных проектов
Машинное обучение для бизнеса и маркетинга
Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии
Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
Машинное обучение. Портфолио реальных проектов
Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О
Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
Книга Kaggle. Машинное обучение и анализ данных
Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов
Машинное обучение на основе задач математического программирования
Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы основания, вывод
Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров
Машинное обучение сквозь призму Excel. Примеры и упражнения
Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров
Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы основания, вывод
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow
Верховный алгоритм как машинное обучение изменит наш мир
Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум