Название: Причинно-следственный анализ для смелых и честных
Автор: Матеус Факур, Артем Груздев
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2025
Страниц: 596
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 30.8 MB

Причинно-следственный анализ – это метод статистического анализа данных, помогающий выявить, как одно событие влияет на другое. Прочитав данную книгу, читатели научатся находить причинно-следственные связи в данных, применять правильные методы анализа и оценивать достоверность полученных выводов. Мы можем реализовать массу всяких красивых вещей с помощью машинного обучения. Единственное требование состоит в том, чтобы мы формулировали наши задачи как задачи прогнозирования. Однако машинное обучение (ML) не является панацеей. Оно может творить чудеса в условиях жестких ограничений и все же может с треском провалиться, если данные немного отклоняются от того, к чему привыкла модель. Машинное обучение, как известно, плохо справляется с такой проблемой, как обратная причинно-следственная связь. Издание предназначено специалистам по анализу данных, а также будет полезно бизнес-аналитикам и инженерам. В книге используется только свободное программное обеспечение, основанное на языке Python.

Название: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Автор: MR LAL
Издательство: MR LAL
Год выхода: 2025
Страниц: 97
Формат: True ePUB
Размер: 10,3 MB
Язык: английский

Artificial Intelligence (AI) can be outlined as the analysis of mental and psychological abilities by using various computational patterns and sequences. The term “intelligence” in this field can be very deceptive. For instance, we usually apply this word when we want to describe someone displaying unusual inventiveness and mind-blowing skills. This results in giving the impression that artificial intelligence is a reliable method for generating loads of clever ideas and insights but in reality, it revolves around the basic idea of duplicating the physiological and mental abilities of the “ordinary” people. It can also be defined as the science of creating sophisticated machines and devices as well as various computerized programs to analyze human intelligence for solving the practical problems that the world presents us with. The ultimate aim of artificial intelligence is to create devices that have human-level intelligence, as some might think that this practice is immoral and indecent

Название: Компьютерное моделирование физических процессов и систем в пакете MATLAB. Учебное пособие для вузов
Автор: С.В. Поршнев
Издательство: Горячая линия - Телеком
Год: 2024
Страниц: 809
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 57.1 MB

Книга посвящена обучению основам компьютерного моделирования физических процессов. Каждая глава содержит теоретический материал, описание математических методов, используемых для построения компьютерных моделей физических процессов, а также задачи для самостоятельного решения. В качестве базового программного продукта используется пакет MATLAB. В книге обобщен опыт преподавания автором ряда дисциплин для бакалавров, магистров и специалистов, обучающихся по направлениям подготовки и специальностям укрупненных групп специальностей 09.00.00 - «Информатика и вычислительная техника», 10.00.00 - «Информационная безопасность» в Уральском федеральном университете. К книге прилагается электронное приложение доступное для скачивания на сайте издательства, содержащее программные реализации каждой из рассмотренных в ней компьютерных моделей, реализованных автором на внутреннем языке пакета MATLAB в виде m-файлов и т-функций.

Название: Cybernetics, Human Cognition, and Machine Learning in Communicative Applications
Автор: Vinit Kumar Gunjan, Sabrina Senatore, Amit Kumar
Издательство: Springer
Год: 2025
Страниц: 424
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 16.3 MB

This book presents the fascinating intersection of human cognition and Artificial Intelligence (AI). Written by leading experts in the fields of cybernetics, cognitive science, and Machine Learning, this book seeks to bridge the gap between these disciplines and explores the synergies that emerge when humans and machines work together. The book examines the challenges posed by biased data, lack of transparency, and the "black box" nature of some Machine Learning algorithms. It proposes novel ways to address these issues and foster greater trust and accountability in AI systems. Drawing on cutting-edge research and real-world case studies, it presents a comprehensive and forward-looking perspective on the future of AI and its impact on society. In conclusion, this book offers a compelling exploration of the synergy between human cognition and Machine Learning, providing insights that are relevant to scholars, researchers, policymakers, and anyone interested in the transformative potential of Artificial Intelligence.

Название: Numbers and Computers, 3rd Edition
Автор: Ronald T. Kneusel
Издательство: Springer
Серия: Texts in Computer Science
Год: 2025
Страниц: 409
Язык: английский
Формат: pdf (true), epub
Размер: 36.1 MB

This textbook details the variety of number formats used by computers, thereby helping to ground readers in what can and cannot be represented accurately, especially by floating-point numbers. The book's first part details standard representations of integers and floating-point numbers. The second explores other number representations, including the wide variety recently developed to support Artificial Intelligence (AI) and its demand for efficiency in representation to accommodate the ever-expanding scope of neural network models. Chapters describe each format, with examples in code (Python and C) and exercises. This new edition includes three new chapters on posits, AI number formats, and a collaborative experiment with an AI to generate novel number formats. Additionally, the existing text has been revised and edited and software updated as necessary to move from Python 2.7 to Python 3. A textbook eminently suitable for undergraduates in Computer Science, the work also will appeal to software developers, engineers, scientists, AI experts, and anyone who programs for fun.

Название: Осваиваем C++17 STL
Автор: О’Двайр А.
Издательство: ДМK
Год: 2019
Cтраниц: 352
Формат: pdf (ocr)
Размер: 41 мб
Язык: русский

Используйте компоненты стандартной библиотеки в C++17 в полной мере. Стандарт C++17, которому посвящена книга, удвоил объем библиотеки в сравнении с С++11. Вы узнаете о наиболее важных особенностях стандартной библиотеки C++17 со множеством примеров, научитесь создавать свои типы итераторов, диспетчеры памяти, пулы потоков выполнения.

Название: Основы объектно-ориентированного программирования на базе языка С#
Автор: Залогова Л.А.
Издательство: Лань
Год: 2020 - 2-е изд.
Cтраниц: 192
Формат: pdf (ocr)
Размер: 18 мб
Язык: русский

Учебное пособие посвящено основным принципам объектно-ориентированного программирования с использованием языка С#. Рассматриваются классы, объекты, наследование, полиморфизм. Особое внимание уделяется взаимодействию объектов. Изложение сопровождается примерами. Предназначено для студентов, владеющих навыками процедурного программирования, а также для тех, кто желает освоить основы языка С#.

Название: Machine Learning System Design: With end-to-end examples (Final Release)
Автор: Valerii Babushkin, Arseny Kravchenko
Издательство: Manning Publications
Год: 2025
Страниц: 375
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 28.7 MB

Get the big picture and the important details with this end-to-end guide for designing highly effective, reliable Machine Learning systems. From information gathering to release and maintenance, Machine Learning System Design guides you step-by-step through every stage of the Machine Learning process. Inside, you’ll find a reliable framework for building, maintaining, and improving Machine Learning systems at any scale or complexity. Designing and delivering a Machine Learning system is an intricate multistep process that requires many skills and roles. Whether you’re an engineer adding Machine Learning to an existing application or designing a ML system from the ground up, you need to navigate massive datasets and streams, lock down testing and deployment requirements, and master the unique complexities of putting ML models into production. That’s where this book comes in. For readers who know the basics of software engineering and Machine Learning. Examples in Python.

Название: Java Software Solutions, Foundations of Program Design 10th Edition
Автор: John Lewis, William Loftus
Издательство: Pearson
Год: 2024
Страниц: 843
Язык: английский
Формат: pdf
Размер: 160.8 MB

Java Software Solutions helps you gain the knowledge and skill you need to design true object-oriented solutions. A natural progression of concepts focuses on the use of objects before learning how to write them. Sound programming practices are introduced and reinforced, giving you clear guiding principles to engineer good software. Both small and large real-world examples let you practice sharpening your problem-solving and design skills. Graphics and GUI sections serve as excellent visual examples of object-orientation. The 10th Edition is updated to keep pace with the ever-evolving Java language. New examples and sections keep the material fresh and improve the discussion of individual topics.

Название: LLMs in Production: From language models to successful products (Final Release)
Автор: Christopher Brousseau, Matthew Sharp
Издательство: Manning Publications
Год: 2025
Страниц: 456
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 34.0 MB

Learn how to put Large Language Model-based applications into production safely and efficiently. This practical book offers clear, example-rich explanations of how LLMs work, how you can interact with them, and how to integrate LLMs into your own applications. Find out what makes LLMs so different from traditional software and ML, discover best practices for working with them out of the lab, and dodge common pitfalls with experienced advice. LLMs in Production teaches you how to develop an LLMOps plan that can take an AI app smoothly from design to delivery. You'll learn techniques for preparing an LLM dataset, cost-efficient training hacks like LORA and RLHF, and industry benchmarks for model evaluation. Along the way, you'll put your new skills to use in three exciting example projects: creating and training a custom LLM, building a VSCode AI coding extension, and deploying a small model to a Raspberry Pi. For data scientists and ML engineers who know Python and the basics of cloud deployment.