Название: Python для непрограммистов. Самоучитель в примерах Автор: Коглиати Д. Издательство: аст Год: 2024 Формат: PDF Страниц: 98 Размер: 6 Mb Язык: Русский
Эта книга в кратчайшие сроки поможет на базовом уровне освоить Python — идеальный для новичка, доступный и понятный язык программирования, позволяющий легко создавать интересные и креативные приложения.
Название: Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: основания, вывод Автор: Мэрфи К. П. Издательство: дмк Год: 2024 Формат: PDF Страниц: 772 Размер: 102 Mb Язык: Русский
Дополняя ранее изданную книгу «Вероятностное машинное обучение. Введение», этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность. Глубокое обучение излагается в контексте более широкого статистического контекста, а подходы к глубокому обучению унифицированы с подходами к вероятностному моделированию и выводу.
Название: Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров Автор: Просиз Джеф Издательство: bhv Год: 2024 Формат: PDF Страниц: 434 Размер: 76 Mb Язык: Русский
Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки.
Название: Building Integrations with MuleSoft: Integrating Systems and Unifying Data in the Enterprise (Early Release) Автор: Pooja Kamath, Diane Kesler Издательство: O’Reilly Media, Inc. Год: 24-07-17 Страниц: 250 Язык: английский Формат: epub Размер: 10.1 MB
Is your organization planning to adopt automation in the near future? This concise yet comprehensive guide shows developers and architects how to effectively tackle data integration challenges with MuleSoft. Authors Pooja Kamath and Diane Kesler guide you through the process necessary to build robust and scalable integration solutions. Supported by real-world use cases, Building Integrations with MuleSoft teaches you effective ways to identify and resolve performance bottlenecks, handle errors, and ensure the reliability and scalability of your integration solutions. You'll also explore MuleSoft's robust set of connectors, their components, and how to use them to connect to a wide range of systems and applications, from legacy systems and databases to cloud services. Spec-driven development allows developers to design specifications. It is a process that enables developers to design a specification first, write code according to the design, and then maintain the specification. MuleSoft, with its tools like Anypoint Platform and Anypoint Exchange, takes this process to the next level. It allows developers to design the specification and use mocking service to test the API. This helps to improve the API specification and get business buy-in even as part of continuous API development.
Название: Тюнинг систем. Экспериментирование для инженеров от A/B-тестирования до байесовской оптимизации Автор: Дэвид Свит Издательство: Питер Год: 2024 Формат: PDF Страниц: 292 Размер: 40 Mb Язык: Русский
Работает ли программа так, как следует? Изменения сделали систему лучше или хуже? Стоит ли заниматься повышением производительности вместо разработки нового функционала? На подобные вопросы можно ответить только с помощью экспериментов. «Тюнинг систем» раскроет секреты современных экспериментальных практик, разработанных и проверенных мировыми индустриями с самой высокой конкуренцией. Предложенные практики помогут усовершенствовать разработку программного обеспечения, системы машинного обучения и количественного трейдинга.
Название: Машинное обучение для абсолютных новичков. Вводный курс, изложенный простым языком Автор: Оливер Теобальд Издательство: Бомбора Год: 2024 Формат: PDF Страниц: 208 Размер: 3 Mb Язык: Русский
Простые и понятные объяснения и отсутствие необходимости опыта программирования делают эту книгу прекрасной альтернативой академическому учебнику. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Также вы узнаете про перекрестную проверку, ансамблевое моделирование, поиск по сетке для настройки моделей, проектирование функций, горячее кодирование и многое другое.
Название: Проектирование архитектуры API: Как правильно проектировать, развивать и эксплуатировать API Автор: Брайант Дэниэл, Гоф Джеймс, Оберн Мэтью Издательство: bhv Год: 2024 Формат: PDF Страниц: 290 Размер: 41 Mb Язык: Русский
Фундаментальная книга о разработке и реализации API (программных интерфейсов приложений). Разобраны базовые вопросы обмена информацией в микросервисной архитектуре, обработка запросов на сайтах и в веб-приложениях (парадигма REST). Показано, как поступательно развивать имеющиеся API, не переписывая их, а также как создать API любой сложности с нуля с учётом возможностей и ограничений конкретной системы. Книга поможет реализовать на предприятии архитектуру сервисной сети и подготовить ресурсы компании к миграции в облако.
Название: The Little Learner: чудесное машинное обучение Автор: Фридман Д. П., Мендхекар А Издательство: дмк Год: 2024 Формат: PDF Страниц: 430 Размер: 25 Mb Язык: Русский
В этой книге из знаменитой серии The Little Book охвачены все концепции, необходимые для интуитивного понимания работы глубоких нейронных сетей, включая тензоры, расширенные операторы, алгоритмы градиентного спуска, искусственные нейроны, полносвязные, сверточные сети и остаточные сети, а также автоматическое дифференцирование.
Название: Java для опытных разработчиков. 2-е издание Автор: Эванс Б., Кларк Д., Фербург М Издательство: Питер Год: 2024 Формат: PDF Страниц: 736 Размер: 86 Mb Язык: Русский
Язык Java – сердце корпоративного ПО. Если программист хорошо знает Java, он без особого труда найдет интересную работу. Поднимите ваши навыки Java на новый уровень вместе с экспертами. Основательно изучите такие мощные инструменты, как модели конкурентного выполнения и модули, и даже раскройте некоторые глубинные тайны Java. Узнайте, как Java работает на уровне байт-кода. Освойте ценные приемы конкурентного выполнения и оптимизации быстродействия, а еще ключевые методы сборки, тестирования и развертывания. Также рассмотрите альтернативные языки для JVM – Kotlin и Clojure. Изучив материал, вы будете выделяться на фоне других разработчиков!
Название: Federated Learning Techniques and Its Application in the Healthcare Industry Автор: H L Gururaj, Tanuja Kayarga, Francesco Flammini, Dalibor Dobrilovic Издательство: World Scientific Publishing Год: 2024 Страниц: 235 Язык: английский Формат: pdf (true) Размер: 13.1 MB
Federated Learning is currently an emerging technology in the field of Machine Learning. Federated Learning is a structure which trains a centralized model for a given assignment, where the data is de-centralized across different edge devices or servers. This enables preservation of the confidentiality of data on various edge devices, as only the updated outcomes of the models are shared with the centralized model. This means the data can remain on each edge device, while we can still train a model using that data. Federated Learning has greatly increased the potential to transmute data in the healthcare industry, enabling healthcare professionals to improve treatment of patients. This book comprises chapters on applying Federated models in the field of healthcare industry. Federated Learning mainly concentrates on securing the privacy of data by training local data in a shared global model without putting the training data in a centralized location. The importance of Federated Learning lies in its innumerable uses in health care that ranges from maintaining the privacy of raw data of the patients, discover clinically alike patients, forecasting hospitalization due to cardiac events impermanence and probable solutions to the same. The goal of this edited book is to provide a reference guide to the theme. Chapter 1 explores the “Fundamentals of Federated Learning,” laying the groundwork for readers to comprehend the underlying concepts and principles that govern this groundbreaking methodology. Moving forward, Chapter 2, “Federated Learning and its Classifications,” offers a comprehensive understanding of the varied approaches and techniques employed in different scenarios... Chapter 9 focuses on Federated Learning using TensorFlow, one of the most popular open-source Machine Learning frameworks.
Разделы сайта
Авторизация
Реклама
