8 (812) 320-06-69

Каталог

Категории
Высшее образование (16+) (44220)
Высшее образование
Естественные науки (2750)
Естественные науки
Общественные науки (3981)
Общественные науки
Информатика и компьютерные технологии (4694)
Информатика и компьютерные технологии
Инженерное дело (1450)
Инженерное дело
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника (1384)
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника
Строительство. Архитектура (793)
Строительство. Архитектура
Строительство. Архитектура. Журналы (17)
Строительство. Архитектура. Журналы
Бетон и железобетон (3)
Бетон и железобетон
Жилищное строительство (7)
Жилищное строительство
Строительные материалы (7)
Строительные материалы
Юридические науки.Право (4300)
Юридические науки.Право
Отрасли права (2605)
Отрасли права
Гуманитарные науки (6465)
Гуманитарные науки
Иностранные языки (2425)
Иностранные языки
Экономика. Экономические науки (7889)
Экономика. Экономические науки
Образование. Педагогические науки (4127)
Образование. Педагогические науки
Медицина и здравоохранение (988)
Медицина и здравоохранение
Физическая культура и спорт (517)
Физическая культура и спорт
Среднее профессиональное образование (14+) (3271)
Среднее профессиональное образование
Коллекции (48483)
Коллекции
Издательские коллекции (48070)
Издательские коллекции
Проспект (3132)
Проспект
Журналы (1148)
Журналы
Остаться в выбранном разделе
Назад к каталогу

Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров: Пер. с англ.

Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров: Пер. с англ. ISBN 978-601-09-5051-1
ISBN 978-601-09-5051-1
Авторы: 
Просиз Дж.
Тип издания: 
Практическое издание
Издательство: 
Астана: Алист
Год: 
2024
Количество страниц: 
432
Аннотация

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-Leam, 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. Рассмотрено использование набора облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в различные приложения.
Для инженеров и разработчиков программного обеспечения

Библиографическое описание Скопировать библиографическое описание

Просиз Дж. Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров: Пер. с англ. - Астана : Алист, 2024. - 432 с. - ISBN 978-601-09-5051-1. - URL: http://188.93.208.91/bookshelf/401999/reading (дата обращения: 19.10.2025). - Текст: электронный.