Книги для дата сайентистов | Data Science

📚Machine Learning in Python for Everyone (2023) ✍️Автор: Jonathan Wayne Korn 📃Страниц: 319 Начиная с основ, книга знакомит вас с алгоритмами машинного обучения, манипулированием данными и инструментами анализа на языке Python. На практических примерах вы научитесь собирать, предварительно обрабатывать и исследовать данные, получая представление о принятии решений на основе данных Скачать книгу

🦾🧠🏋Качаем мозги к лету! Хотите начать работать с большими данными, применять методы машинного обучения, статистический анализ, а также разрабатывать алгоритмы для извлечения информации? Тогда наш полугодовой курс «Математика для Data Science» от преподавателей МГУ, подходит для этого. И мы можете попасть на него со скидкой 40% ➡️ Математика для Data Science 29 990 ₽ 17 994 ₽ Вас ждет развернутая обратная связь по всем домашним заданиям, а также ссылки на полезные дополнительные материалы. У вас не будет шансов не усвоить какие-то темы курса👌 ⭐️ Переходите и активируйте бесплатные вводные занятия курса – https://proglib.io/w/5912edf9

📚Machine Learning Applications: From Computer Vision to Robotics (2023) ✍️Автор: Indranath Chatterjee 📃Страниц: 240 Практический ресурс о важности машинного обучения и приложений глубокого обучения в различных технологиях и реальных ситуациях Скачать книгу

📚Neural Network Computer Vision with OpenCV 5: Build computer vision solutions using Python and DNN module (2023) ✍️Автор: Gopi Krishna Nuti 📃Страниц: 315 Компьютерное зрение с использованием нейронных сетей с OpenCV дает вам профессиональные навыки и знания для создания интеллектуальных систем технического зрения с использованием OpenCV. Книга создает последовательный путь для понимания морфологических операций, определения краев и углов, локализации объектов, классификации изображений, сегментации и таких продвинутых приложений, как распознавание лиц и оптическое распознавание символов. Что внутри: 🔸Приобретите опыт в методах манипулирования изображениями. 🔸Примените полученные знания к практическим сценариям в области компьютерного зрения. 🔸Внедряйте надежные системы обнаружения и распознавания лиц. 🔸Улучшайте проекты с помощью возможностей точной локализации объектов. Скачать книгу

📚Mastering NLP from Foundations to LLMs: Applying Advanced Techniques from Rule-Based to LLMs for Solving Real World Business Problems (2024) ✍️Автор: Lior Gazit, Meysam Ghaffari 📃Страниц: 315 Повысьте свой уровень владения НЛП с помощью современных фреймворков, таких как Long Chain, изучите математические основы и примеры кода, а также получите экспертную информацию о текущих и будущих тенденциях. Что внутри: 🔸Освоить математические основы машинного обучения и NLP, внедрять передовые методы предварительной обработки текстовых данных и анализа, разрабатывать системы ML-NLP на Python 🔸Моделировать и классифицировать текст с использованием традиционных методов машинного обучения и глубокого обучения 🔸Изучите идеи, тенденции и мнения экспертов в области НЛП о его будущем направлении и потенциале Скачать книгу

📚Data-Driven SEO with Python: Solve SEO Challenges with Data Science Using Python (2023) ✍️Автор: Andreas Voniatis 📃Страниц: 594 Эта книга представляет собой практическое, современное введение в науку о данных в контексте SEO с использованием Python Что внутри: 🔸Посмотрите, как наука о данных работает в контексте SEO 🔸Подумайте о задачах SEO на основе данных 🔸Примените ряд методов науки о данных для решения проблем SEO 🔸Поймите, что миграция и перезапуск сайтов - это Скачать книгу

📚Practical Linear Algebra for Data Science: From Core Concepts to Applications Using Python (2022) ✍️Автор: Mike Cohen 📃Страниц: 328 В этом практическом руководстве от Майка Икс Коэна рассказывается об основных концепциях линейной алгебры, реализованных в Python, в том числе о том, как они используются в науке о данных, машинном обучении, глубоком обучении, компьютерном моделировании и приложениях для обработки биомедицинских данных. Вооружившись знаниями, почерпнутыми из этой книги, вы сможете понять, внедрить и адаптировать множество современных методов и алгоритмов анализа. Скачать книгу

⚡️Как войти в Data Science всего за год? Очень кратко пересказываем историю одного специалиста, который устроился в Data Science после работы в авиационной промышленности. В карточках — его путь и одна из рекомендаций, а в статье по ссылке — большая подборка полезных ресурсов! 👉Читать статью А чтобы следовать совету и окружить себя подходящим информационным фоном, изучайте другие классные статьи про Data Science: ⭐️Математические основы генеративных нейронных сетей: что нужно знать для их изучения ⭐️Что такое GPT: раскрываем тайны трансформеров ⭐️Как работают языковые модели (LLM): простое объяснение через аналогию с кулинарией

📚Building Computer Vision Applications Using Artificial Neural Networks: With Step-by-Step Examples in OpenCV and TensorFlow with Python (2020) ✍️Автор: Shamshad Ansari 📃Страниц: 340 Применяйте концепции компьютерного зрения и машинного обучения при разработке бизнес- и промышленных приложений, используя практичный, пошаговый подход. Что внутри: 🔸Используйте методы обработки изображений, манипулирования ими и выделения признаков 🔸Работайте с различными алгоритмами глубокого обучения для компьютерного зрения 🔸Обучайте гиперпараметры CNN и модели обнаружения объектов, такие как R-CNN, SSD и YOLO, а также управляйте ими и настраивайте их 🔸Построение моделей нейронных сетей с использованием Keras и TensorFlow Скачать книгу

🟰Математические основы генеративных нейронных сетей: что нужно знать для их изучения ❔Генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта, который после обучения на огромных массивах существующих данных способен создавать новый контент (текст, программный код, изображения, аудио, видео). 🪅Первыми примитивными примерами генеративного ИИ можно считать статистические модели, которые могли генерировать новые последовательности на основе заданных входных данных. Одна из таких моделей была использована для предсказания итогов президентских выборов в США в 1952 году. ↗️ Стремительное развитие генеративного ИИ началось в 2014 году, когда Ян Гудфеллоу и его коллеги представили генеративную состязательную сеть (GAN). Параллельно с этим, вариационные автокодировщики (VAE) и рекуррентные нейронные сети (RNN) тоже продемонстрировали впечатляющие способности к генерации нового контента. С тех пор генеративный ИИ развивается с головокружительной скоростью. В новой статье рассказываем, какие разделы математики нужно знать для разработки современных генеративных моделей. 🔗 Читать статью 🔗 Зеркало