[БХВ] Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров [Просиз] +Машинное обучение для приложений высокого риска [Кертиc] [Повтор]

[Vendetta]

Складчина: [БХВ] Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров [Просиз] +Машинное обучение для приложений высокого риска [Кертиc] [Повтор]
Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров
Джеф Просиз


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. Рассмотрено использование набора облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в различные приложения.

Эта книга поможет вам:

узнать, что такое машинное обучение и глубокое обучение;
понять, как работают популярные алгоритмы машинного обучения и когда их следует применять;
построить модели машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создать нейронные сети, используя библиотеки Keras и TensorFlow;
обучать и оценивать регрессионные модели, а также модели бинарной и многоклассовой классификации;
создавать модели распознавания лиц и обнаружения объектов;
строить языковые модели, отвечающие на естественно-языковые вопросы и переводящие текст на другие языки;
использовать набор облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в создаваемые вами приложения.
Количество страниц 640
Формат: издательский pdf



Машинное обучение для приложений высокого риска: подходы к ответственному искусственному интеллекту
Джеймс Кертис, Парул Панди, Патрик Холл




Книга представляет собой комплексное руководство по применению искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/ML) с целью снижения рисков для современного бизнеса, связанного с использованием этих технологий. Рассмотрены основы управления рисками и компьютерной безопасности, нормативные акты, ответственность за качество продуктов, основанных на ML, а также объяснимые модели и методы их проверки, включая новый фреймворк управления рисками NIST AI. Читателю предложен углубленный взгляд на программирование с использованием Python и подробными примерами для структурированных и неструктурированных данных. Особое внимание уделяется объяснимым бустинговым машинам, библиотеке XGBoost и методам повышения качества моделей ML. Представлены основанные на реальном опыте советы о том, как организовать успешную работу с приложениями высокого риска. Приведены практические примеры, иллюстрирующие важность и сложность внедрения ML в различных отраслях.

Страниц: 464
Формат: издательский pdf

Цена 599 руб

Общая стоимость: 549+599=1148 руб.

Повтор складчин





СКАЧАТЬ КУРСЫ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться