Книги для дата сайентистов | Data Science

📚Practical Machine Learning for Computer Vision: End-to-End Machine Learning for Images (2021) ✍️Автор: Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, Ryan Gillard 📃Страниц: 481 В этой практической книге показано, как использовать модели машинного обучения для извлечения информации из изображений. Инженеры ML и специалисты по обработке данных научатся решать различные задачи, связанные с изображениями, включая классификацию, обнаружение объектов, автоматическое кодирование, генерацию изображений, подсчет и создание субтитров, с помощью проверенных методов ML. Что внутри: 🔸Разработка архитектуры машинного обучения для задач компьютерного зрения 🔸Выберите модель (например, ResNet, SqueezeNet или EfficientNet), соответствующую вашей задаче. 🔸Создайте сквозной конвейер машинного обучения для обучения, оценки, развертывания и объяснения вашей модели. 🔸Предварительно обработайте изображения для увеличения данных и поддержки обучаемости Ссылка на книгу

📚Data Science on AWS: Implementing End-to-End, Continuous AI and Machine Learning Pipelines (2019) ✍️Автор: Chris Fregly, Antje Barth 📃Страниц: 524 Из этой практической книги специалисты по искусственному интеллекту и машинному обучению узнают, как успешно создавать и внедрять проекты в области обработки данных на Amazon Web Services. Что внутри: 🔸Используйте автоматизированное машинное обучение для реализации определенного набора вариантов использования с помощью SageMaker Autopilot 🔸 Ознакомьтесь с полным жизненным циклом разработки модели для использования в NLP на основе BERT, включая прием данных, анализ, обучение модели и развертывание 🔸 Объедините все вместе в повторяемый конвейер операций машинного обучения. Ссылка на книгу

📚Deep Learning for the Life Sciences: Applying Deep Learning to Genomics, Microscopy, Drug Discovery, and More (2019) ✍️Автор: Bharath Ramsundar, Peter Eastman, Patrick Walters, Vijay Pande 📃Страниц: 238 Эта книга, идеально подходящая для практикующих разработчиков и ученых, готовых применить свои навыки в научных областях, таких как биология, генетика и разработка лекарств, знакомит с несколькими примитивами глубоких сетей. Вы ознакомитесь с тематическим исследованием проблемы разработки новых терапевтических средств, объединяющих физику, химию, биологию и медицину, — примером, который представляет собой одну из величайших задач науки. Что внутри: 🔸Изучите основы машинного обучения на основе молекулярных данных 🔸 Поймите, почему глубокое обучение является мощным инструментом для генетики и геномики 🔸 Применяйте глубокое обучение для понимания биофизических систем 🔸 Получите краткое представление о машинном обучении с помощью DeepChem Ссылка на книгу

📚AI and Machine Learning for On-Device Development: A Programmer's Guide (2021) ✍️Автор: Moroney, Laurence 📃Страниц: 329 Искусственный интеллект - ничто, если нет места для его запуска. Теперь, когда мобильные устройства стали основным вычислительным устройством для большинства людей, разработчикам мобильных устройств важно добавить искусственный интеллект в свой набор инструментов. Эта содержательная книга - ваше руководство по созданию и запуску моделей на популярных мобильных платформах, таких как iOS и Android. Что внутри: 🔸Изучите варианты внедрения ML и искусственного интеллекта на мобильных устройствах 🔸 Создайте ML-модели для iOS и Android 🔸 Напишите приложения ML Kit и TensorFlow Lite для iOS и Android, а также Core ML /Создайте ML-приложения для iOS Ссылка на книгу

📚Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models (2021) ✍️Автор: Noah Gift, Alfredo Deza 📃Страниц: 461 Внедрение ваших моделей в производство является фундаментальной задачей машинного обучения. Книга предлагает набор проверенных принципов, направленных на надежное и автоматизированное решение этой проблемы. Это подробное руководство расскажет вам о том, что такое MLOps (и чем он отличается от DevOps), и покажет, как применить его на практике для реализации ваших моделей машинного обучения. Что внутри: 🔸Применяйте лучшие практики DevOps в области машинного обучения 🔸Создавайте производственные системы машинного обучения и поддерживайте их 🔸Контролируйте, инструментируйте, проводите нагрузочное тестирование и вводите в эксплуатацию системы машинного обучения 🔸Выбирайте правильные инструменты MLOps для конкретной задачи машинного обучения Ссылка на книгу

📚Football Analytics with Python and R: Learning Data Science Through the Lens of Sports (2023) ✍️Автор: Eric A. Eager, Richard A. Erickson 📃Страниц: 352 В этой краткой книге Эрик Эйгер и Ричард Эриксон дают четкое представление об использовании статистических моделей для анализа футбольных данных с использованием Python и R. Независимо от того, хотите ли вы получить должность футбольного аналитика начального уровня, стать лидером в своей лиге по фэнтезийному футболу или просто изучить R и Python на забавных примерах, эта книга поможет вам в этом. книга - это ваша отправная точка. Что внутри: 🔸Визуализируйте и исследуйте данные 🔸Применяйте регрессионные модели к данным по ходу игры 🔸Расширяйте регрессионные модели для решения задач классификации в футболе Ссылка на книгу

Самые полезные каналы для программистов в одной подборке! Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾 🔥Для всех Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы Книги для программистов IT-мемы Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы 🤖Про нейросети Библиотека робототехники и беспилотников | Роботы, ИИ, интернет вещей Библиотека нейрозвука | Транскрибация, синтез речи, ИИ-музыка Библиотека нейротекста | ChatGPT, Gemini, Bing Библиотека нейровидео | Sora AI, Runway ML, дипфейки Библиотека нейрокартинок | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion #️⃣C# Книги для шарпистов | C#, .NET, F# Библиотека шарписта — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C# Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel ☁️DevOps Библиотека devops’а — полезные статьи, новости и обучающие материалы по DevOps Вакансии по DevOps & SRE Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования 🐘PHP Библиотека пхпшника — полезные статьи, новости и обучающие материалы по PHP Вакансии по PHP, Symfony, Laravel Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты 🐍Python Библиотека питониста — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Python Вакансии по питону, Django, Flask Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты ☕Java Книги для джавистов | Java Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты Вакансии для java-разработчиков 👾Data Science Книги для дата сайентистов | Data Science Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Data Science Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту 🦫Go Книги для Go разработчиков Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты Вакансии по Go 🧠C++ Книги для C/C++ разработчиков Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++ Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты Вакансии по C++ 💻Другие каналы Библиотека фронтендера Библиотека мобильного разработчика Библиотека хакера Библиотека тестировщика Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue Вакансии для мобильных разработчиков Вакансии по QA тестированию InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности 📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈 Также у нас есть боты: Бот с IT-вакансиями Бот с мероприятиями в сфере IT Мы в других соцсетях: 🔸VK 🔸YouTube 🔸Дзен 🔸Facebook * 🔸Instagram * * Организация Meta запрещена на территории РФ

📚Building Machine Learning Pipelines: Automating Model Life Cycles with TensorFlow (2020) ✍️Автор: Hannes Hapke, Catherine Nelson 📃Страниц: 367 В этом практическом руководстве Ханнес Хапке и Кэтрин Нельсон расскажут вам о том, как автоматизировать конвейер машинного обучения с помощью экосистемы TensorFlow. Вы познакомитесь с методами и инструментами, которые сократят время развертывания с нескольких дней до нескольких минут, что позволит вам сосредоточиться на разработке новых моделей, а не на обслуживании устаревших систем. Что внутри: 🔸Разберитесь в шагах, которые составляют конвейер машинного обучения 🔸Создайте свой конвейер, используя компоненты TensorFlow Extended 🔸Организуйте конвейер машинного обучения с помощью конвейеров Apache Beam, Apache Airflow и Kube flow 🔸Работайте с данными, используя проверку данных TensorFlow и преобразование TensorFlow Ссылка на книгу

📚Python for Geospatial Data Analysis: Theory, Tools, and Practice for Location Intelligence (2022) ✍️Автор: Bonny McClain 📃Страниц: 279 Книга демонстрирует, почему обнаружение и количественная оценка закономерностей в геопространственных данных имеет жизненно важное значение. Большие языковые модели полезны при программировании, но ваша задача - исследовать аспекты экологии, экономики, устойчивого развития, инфраструктуры, социальных изменений, изменения климата и мира в целом Что внутри: 🔸Изучите геопространственную интеграцию с помощью Python 🔸Поймите важность применения пространственных связей в науке о данных 🔸Выберите и примените слои данных как в растровой, так и в векторной графике 🔸Примените данные о местоположении для использования пространственной аналитики Ссылка на книгу

📚Optimizing AI and Machine Learning Solutions: Your ultimate guide to building high-impact ML/AI solutions (2024) ✍️Автор: Mirza Rahim Baig 📃Страниц: 1033 В этой книге рассматриваются подходы к построению решений в области науки о данных с использованием принципиальных основ и тематических исследований, а также подробных практических рекомендаций. Она научит читателей оптимизации на каждом этапе, будь то постановка задачи или настройка гиперпараметров для моделей глубокого обучения. Что внутри: 🔸Комплексные решения задач ML/AI. 🔸 Расширение данных и обучение их передаче. 🔸 Оптимизация решений AI/ML на каждом этапе разработки. 🔸 Множество практических примеров из практики. Ссылка на книгу