Полное описание
>
Шакла, Н. Машинное обучение & TensorFlow / Н. Шакла при участии К. Фрикласа ; [перевод с английского А. И. Демьяникова]. - Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2019. - 331 с. : ил. - (Серия "Библиотека программиста"). - Парал. тит. л. англ. - Пер. изд.: Machine Learning with TensorFlow / N. Shukla with K. Fricklas. - 2018. - 1000 экз. - ISBN 978-5-4461-0826-8 : 260 р. - Текст : непосредственный.
[16+].
| ГРНТИ | УДК | |
| 28.23.25 | 004.85 |
Рубрики:
Машинное обучение
Аннотация: Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель- познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач. От обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решить задачи классификации, кластеризации, регрессии и прогнозирования.
Доп. точки доступа:
Фриклас, К.
Демьяников, А.И.\пер.\
Shukla, N.
Fricklas, K.
>
Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ПНТ (1)
Свободны: ПНТ (1)
Полный текст
Мартин Р. Идеальный программист. Как стать профессионалом разработки ПО / Р. Мартин ; [перевел с английского Е. Матвеев], 2019. - 214 с. - Текст : непосредственный.О'Нил К. Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R / К. О'Нил, Р. Шатт ; [перевели с английского И. Пальти и др.], 2019. - 364 с. - Текст : непосредственный.Рафгарден Т. Совершенный алгоритм. Основы / Т. Рафгарден ; [перевел с английского А. Логунов], 2019. - 253 с. - Текст : непосредственный.Шакла Н. Машинное обучение & TensorFlow / Н. Шакла при участии К. Фрикласа ; [перевод с английского А. И. Демьяникова], 2019. - 331 с. - Текст : непосредственный.Раджпут Д. Spring. Все паттерны проектирования / Д. Раджпут ; [перевели с английского Е. Иконникова, И. Пальти], 2019. - 320 с. - Текст : непосредственный.Купер А. Психбольница в руках пациентов. Алан Купер об интерфейсах / А. Купер ; [перевела с английского Е. Самородских], 2019. - 383, [1] с. - Текст : непосредственный.Усов В. Swift. Основы разработки приложений под iOS и macOS / В. Усов, 2019. - 444 с. - Текст : непосредственный.Бугаенко Е. Элегантные объекты Java Edition / Е. Бугаенко ; [перевел с английского К. Русецкий], 2019. - 221, [2] с.Прайс М.Д. C# 7 и .NET Core. Кросс-платформенная разработка для профессионалов / М. Д. Прайс ; [перевели с английского М. Сагалович, С. Черников], 2019. - 636 с. - Текст : непосредственный.Грант К. CSS для профи / К. Грант ; [перевел с английского С. Черников], 2019. - 493 с. - Текст : непосредственный.Эриксон Д. Хакинг. Искусство эксплойта / Джон Эриксон ; [перевела с английского И. Рузмайкина], 2019. - 493 с. - Текст : непосредственный.Мэтлофф Н. Искусство программирования на R : погружение в большие данные / Н. Мэтлофф ; [перевел с английского Е. Матвеев], 2019. - 413 с. - Текст : непосредственный.Мардан А. React быстро. Веб-приложения на React, JSX, Redux и GraphQL / А. Мардан ; предисловие Д. Сонмеза ; [перевел с английского Е. Матвеев], 2019. - 559 с. - Текст : непосредственный.Хэнчетт Э. Vue.js в действии / Э. Хэнчетт, Б. Листуон ; [перевел с английского С. Черников], 2019. - 299, [2] с. - Текст : непосредственный.Шолле, Франсуа. Глубокое обучение на Python / Ф. Шолле ; [перевёл с английского А. Киселев], 2019. - 397 с. - Текст : непосредственный.Клинтон Д. Linux в действии / Д. Клинтон ; [перевел с английского С. Черников], 2019. - 412 с. - Текст : непосредственный.Дэвидсон-Пайлон К. Вероятностное программирование на Python : байесовский вывод и алгоритмы / К. Дэвидсон-Пайлон ; [перевели с английского И. Пальти, К. Русецкий], 2019. - 253 с. - Текст : непосредственный.Кун Р. Реактивные шаблоны проектирования / Р. Кун, при участии Б. Ханафи и Дж. Аллена ; [перевел с английского С. Черников], 2020. - 414 с. - Текст : непосредственный.Бек К. Экстремальное программирование. Разработка через тестирование / К. Бек ; [перевел с английского П. Анджан], 2020. - 221 с. - Текст : непосредственный.Равичандиран С. Глубокое обучение с подкреплением на Python : OpenAI Gym и TensorFlow для профи / С. Равичандиран ; [перевел с английского Е. Матвеев], 2020. - 314 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результатыИскусственный интеллект. Применение для CIM. Системы управления и моделирования на базе знаний / ВЦП.Минская ред. - 15 c. - Текст : непосредственный.ЭВМ пятого поколения / ТПП СССР. Приморское отд-ние. - 38 c. - Текст : непосредственный.Искусственный интеллект. Применения в CIM. Гл.11.Управляющие экспертные системы. Базы данных и базы знаний в УЭС / ВЦП.Минская ред. - 32 c. - Текст : непосредственный.Кузнецов С.О. Теория машинного обучения в решетках формальных понятий : Автореферат диссертации на соискание ученой степени д-ра физ.-мат. наук :05.13.17 / С. О. Кузнецов, 2002. - 41 с. - Текст : непосредственный.Asker L. Partial explanations as a basis for learning : Diss. / L.Asker, 1994. - 151 p. - Текст : непосредственный.Ehrenburg H.H. A finite automation learning system using genetic programming / H.H.Ehrenburg,H.A.N.van Maanen, 1994. - 38 p. - Текст : непосредственный.Machine learning-EWSL-91 : European working sess.on learning PortoMarch 6-8,1991:Proc. / Ed. K. Kodratoff, 1991. - 537 p. - Текст : непосредственный.Neural networks and machine learning : Proc.of the NATO advanced study inst.on generalization in neural networks and machine learning, Cambridge,U.K., Aug.4-15, 1997 / сост.ed. C. M. Bishop, 1998. - XII,353 p. p. - Текст : непосредственный.ACM Transactions on Computational Logic. - Журнал выходит с 2000г. - Текст : непосредственный.Городецкий В.И. Индуктивное обучение (логико-алгебраический подход) / В.И.Городецкий,О.В.Карсаев, 1991. - 59 с. - Текст : непосредственный.Титов И.А. Построение пространств свойств на основе вероятностных моделей для задач предсказания структур : автореф. дис. .. канд. физ.-мат. наук : 05.13.18 / И. А. Титов, 2006. - 16 с. - Текст : непосредственный.Планирование эксперимента и обучение компьютерных программ / В. И. Гуренцов, 2006. - 8 с. - Текст : непосредственный.Стратегия конструирования интеллектуальных информационных систем / В. Х. Федотов, Н. В. Новожилова, 2008. - 487 с. - Текст : непосредственный.Самообучающиеся системы / С. И. Николенко, А. Л. Тулупьев, 2009. - 287 с. - Текст : непосредственный.Соколова С.П. Интеллектуальные информационные системы на основе иммунокомпьютинга : учеб. пособие / С. П. Соколова, Л. А. Соколова, 2009. - 159 с. - Текст : непосредственный.Learning theory : 20th Annual conference on learning theory, COLT 2007, San Diego, Ca, USA; June 13-15, 2007: proceedings / ed.: N. Bshouty, C. Gentile, 2007 r=on-line.Algorithmic learning theory : 18th International conference, ALT 2007, Sendai, Japan, October 1-4, 2007: proceedings / ed. M. Hutter [et al.], 2007 r=on-line.Machine learning and knowledge discovery in databases : european conference, ECML PKDD 2008, Antwerp, Belgium, September 15-19, 2008: proceedings, part 1 / ed. W. Daelemans [et al.], 2008 r=on-line.Machine learning and knowledge discovery in databases : european conference, ECML PKDD 2008, Antwerp, Belgium, September 15-19, 2008: proceedings, part 2 / ed. W. Daelemans [et al.], 2008 r=on-line.Algorithmic learning theory : 19th International conference, ALT 2008, Budapest, Hungary, October 13-16, 2008: proceedings / ed. Y. Freund [et al.], 2008 r=on-line.
Показать все результатыEhrenburg H.H. A finite automation learning system using genetic programming / H.H.Ehrenburg,H.A.N.van Maanen, 1994. - 38 p. - Текст : непосредственный.Machine learning-EWSL-91 : European working sess.on learning PortoMarch 6-8,1991:Proc. / Ed. K. Kodratoff, 1991. - 537 p. - Текст : непосредственный.Machine learning, meta-reasoning and logics / сост.ed. P. B. Brazdil, сост.ed. K. Konolige, 1990. - XX,328 p. p. - Текст : непосредственный.Самообучающиеся системы / С. И. Николенко, А. Л. Тулупьев, 2009. - 287 с. - Текст : непосредственный.Vovk V. Algorithmic learning in a random world / V. Vovk, A. Gammerman, G. Shafer, 2005 r=on-line.Machine learning in computer vision / N. Sebe [et al.], 2005 r=on-line.Abe S. Support vector machines for pattern classification / S. Abe, 2005 r=on-line.Bandyopadhyay S. Classification and learning using genetic algorithms : applications in bioinformatics and web intelligence / S. Bandyopadhyay, S. Pal, 2007 r=on-lineGong Y. Machine learning for multimedia content analysis / Y. Gong, W. Xu, 2007 r=on-line.Camastra F. Machine learning for audio, image and video analysis : theory and applications / F. Camastra, A. Vinciarelli, 2008 r=on-line.Steinwart I. Support vector machines / I. Steinwart, A. Christmann, 2008 r=on-line.Raedt L. Logical and relational learning / L. Raedt, 2008 r=on-line.Machine learning : modeling data locally and globally / K. Huang [et al.], 2008 r=on-line.Emmert-Streib F. Information theory and statistical learning / F. Emmert-Streib, M. Dehmer, 2009 r=on-line.Adaptive agents and multi-agent systems II : adaptation and multi-agent learning / ed. D. Kudenko [et al.], 2005 r=on-line.Anticipatory behavior in adaptive learning systems : from brains to individual and social behavior / ed. M. V. Butz [et al.], 2007 r=on-line.Jensen R. Computational intelligence and feature selection : rough and fuzzy approaches / R. Jensen, Q. Shen, 2008 r=on-line. - Текст : электронный.Active conceptual modeling of learning : next generation learning-base system development / eds. P. P. Chen, L. Y. Wong, 2008 r=on-line.Butz M.V. Rule-based evolutionary online learning systems : a principled approach to LCS analysis and design / M. V. Butz, 2006 r=on-line.Jin Y. Multi-objective machine learning / Y. Jin, 2006 r=on-line.
Показать все результатыКузнецов С.О. Теория машинного обучения в решетках формальных понятий : Автореферат диссертации на соискание ученой степени д-ра физ.-мат. наук :05.13.17 / С. О. Кузнецов, 2002. - 41 с. - Текст : непосредственный.Мерцалов А.А. Программное инструментальное средство для разработки систем поддержки принятия решений на основе лингвистических моделей : автореф. дис. .. канд. техн. наук : 05.13.11 / А. А. Мерцалов, 2003. - 22 с. - Текст : непосредственный.Хованов К.Н. Комплекс алгоритмов генерации композиций для построения систем поддержки принятия решений : автореф. дис. .. канд. техн. наук : 05.13.11 / К. Н. Хованов, 2004. - 17 с. - Текст : непосредственный.Филиппов С.Ж. Параметрическая идентификация систем поддержки принятия решений на основе параллельных генетических алгоритмов : автореф. дис. .. канд. техн. наук : 05.13.01 / С. Ж. Филиппов , 2003. - 16 с. - Текст : непосредственный.Asker L. Partial explanations as a basis for learning : Diss. / L.Asker, 1994. - 151 p. - Текст : непосредственный.Ehrenburg H.H. A finite automation learning system using genetic programming / H.H.Ehrenburg,H.A.N.van Maanen, 1994. - 38 p. - Текст : непосредственный.Evolution and learning in multiagent systems : Papers presentd in the symp.Stanford(Ca),25-27 Mar.1996 / Ed. S. Sen, 1998. - 141 p. - Текст : непосредственный.Hummel B. Generierung von Induktionsformeln und Generalisierung beim automatischen Beweisen mit vollst@:andiger Induktion : Diss. / B.Hummel, 1991. - III,165 S. S. - Текст : непосредственный.Machine learning-EWSL-91 : European working sess.on learning PortoMarch 6-8,1991:Proc. / Ed. K. Kodratoff, 1991. - 537 p. - Текст : непосредственный.Neural networks and machine learning : Proc.of the NATO advanced study inst.on generalization in neural networks and machine learning, Cambridge,U.K., Aug.4-15, 1997 / сост.ed. C. M. Bishop, 1998. - XII,353 p. p. - Текст : непосредственный.Machine learning, meta-reasoning and logics / сост.ed. P. B. Brazdil, сост.ed. K. Konolige, 1990. - XX,328 p. p. - Текст : непосредственный.Cetnarowicz K. Problemy projektowania i realizacji systemow wieloagentowych / K.Cetnarowicz, 1999. - 143 s. - Текст : непосредственный.Klowledge acquisition : Selected research and commentaryA special issue of Machine learning on knowledge acquisition / ed. S. Marcus, 1990. - 148 p. - Текст : непосредственный.Ватлин С.И. Проблема обучения понятиям в адаптивных системах искусственного интеллекта / С.И.Ватлин,В.В.Краснопрошин, 1991. - 44 с. - Текст : непосредственный.Agent systems, mobile agents, and applications : Second Intern. symp. on agent systems a. applications a. fourth Intern. symp. on mobile agents, ASA/MA 2000, Zurich, Switzerland, Sept.13-15, 2000Proc. / ASA 2000, 2000. - XII,274 p. p. - Текст : непосредственный.Городецкий В.И. Индуктивное обучение (логико-алгебраический подход) / В.И.Городецкий,О.В.Карсаев, 1991. - 59 с. - Текст : непосредственный.Модели и комплексы программ для развития систем управления знаниями : автореф. дис. .. канд. физ.-мат. наук : 05.13.18 / О. Г. Инюшкина, 2005. - 19 с. - Текст : непосредственный.Титов И.А. Построение пространств свойств на основе вероятностных моделей для задач предсказания структур : автореф. дис. .. канд. физ.-мат. наук : 05.13.18 / И. А. Титов, 2006. - 16 с. - Текст : непосредственный.Извлечение знаний из данных. Компьютерное познание. Модели когнитивных процессов : монография / Е. Е. Витяев, 2006. - 293 с. - Текст : непосредственный.Планирование эксперимента и обучение компьютерных программ / В. И. Гуренцов, 2006. - 8 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результатыЗаказ фрагмента документа ₽
Просмотр издания