Централизованная библиотечная система Московского района Санкт-Петербурга

Базы данных

Каталог книг - результаты поиска

Вид поиска

Каталог книг

Каталог журналов и газет

Краеведение Московского района

Каталог статей из периодических изданий

Цифровая коллекция "Блокадная книга"

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=Машинное обучение<.>)

Общее количество найденных документов : 13
Показаны документы с 1 по 13

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 0477-6720-6220-5330-9944
Автор(ы) : Шакла, Нишант, Фриклас, Кен
Заглавие : Машинное обучение & TensorFlow
Выходные данные : Санкт-Петербург: Питер, 2019
Колич.характеристики :331 с.: ил.
Серия: Библиотека программиста
Перевод издания: Shukla, Nishant Machine Learning with TensorFlow/ Nishant Shukla, Kenneth Fricklas. -Greenwich, 2018
Примечания : Др. аботы авт.: с. 17
ISBN (в обл.), Цена 978-5-4461-0826-8: 1155.00 р.
ББК : 32.813
Предметные рубрики: Машинное обучение
TENSOR FLOW, библиотека программ
Экземпляры :10_ПЛ(1)
Свободны : 10_ПЛ(1)
Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 7802-6692-1142-6901-0119
Автор(ы) : Крон, Джон, Бейлевельд, Грант, Бассенс, Аглаэ
Заглавие : Глубокое обучение в картинках : визуальный гид по искусственному интеллекту
Выходные данные : Санкт-Петербург: Питер, 2020
Колич.характеристики :399 с.: ил., портр.
Серия: Библиотека программиста
Перевод издания: Krohn, Jon Deep learning illustrated/ Jon Krohn, Grant Beyleveld. -Boston, 2020
Примечания : Библиогр. в подстроч. примеч.
ISBN, Цена 978-5-4461-1574-7: 1437.60 р.
ББК : 32.813 + 32.973.22
Предметные рубрики: Искусственный интеллект
Машинное обучение
Экземпляры : всего : 10_ЦБ(1), 10_04(1)
Свободны : 10_ЦБ(1), 10_04(1)
Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 7784-8058-2371-0687-6156
Автор(ы) : Вандер Плас, Джейк
Заглавие : Python для сложных задач : наука о данных и машинное обучение
Параллельн. заглавия :Python data science handbook
Выходные данные : Санкт-Петербург: Питер, 2018
Колич.характеристики :572, [1] с.: ил., табл.
Серия: Бестселлеры O'Reilly
Примечания : Библиогр. в подстроч. примеч.
ISBN, Цена 978-5-4461-0914-2 (в обл.): 1224.30 р.
ISBN, Цена 978-5-496-03068-7: Б.ц.
ББК : 32.973.22 + 32.813
Предметные рубрики: PYTHON, язык программирования
Машинное обучение
Аннотация: Это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как считать этот формат данных в скрипт; как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими; как визуализировать данные такого типа; как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение.
Экземпляры : всего : 10_09(2)
Свободны : 10_09(1)
Найти похожие

(Свободных экземпляров нет)
Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 7467-1912-5278-5996-4128
Автор(ы) : Бурков, Андрей
Заглавие : Машинное обучение без лишних слов
Параллельн. заглавия :The hundred-page machine learning book
Выходные данные : Санкт-Петербург: Питер, 2020
Колич.характеристики :188 с.: ил.
Серия: Библиотека программиста
Примечания : Алф. указ.: с. 183-188
ISBN (в обл.), Цена 978-5-4461-1560-0: 1177.20 р.
ББК : 32.813
Предметные рубрики: Машинное обучение
Аннотация: Типичное "машинное обучение№ заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых "обучающими данными") даст желаемые результаты.
Экземпляры :10_ЦБ(1)
Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 2508-1594-4338-8223-2117
Автор(ы) : Алпадайн, Этем
Заглавие : Машинное обучение : новый искусственный интеллект
Выходные данные : Москва: Точка, 2017
Колич.характеристики :191 с.
Серия: Завтра это будут знать все
Примечания : Библиогр.: с. 185-189
ISBN, Цена 978-5-9908700-8-6: 350.00 р.
ББК : 32.813
Предметные рубрики: Машинное обучение
Аннотация: Книга дает общее представление о машинном обучении, описывает суть основных алгоритмов обучения без погружения в технические подробности и обсуждает некоторые примеры их применения.
Экземпляры :10_09(1)
Свободны : 10_09(1)
Найти похожие

(Свободных экземпляров нет)
Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 2141-6500-6347-0257-6152
Автор(ы) : Траск, Эндрю
Заглавие : Грокаем глубокое обучение
Выходные данные : Санкт-Петербург: Питер, 2021
Колич.характеристики :352 с.: ил.
Серия: Библиотека программиста
ISBN (в обл.), Цена 978-5-4461-1334-7: 1015.20 р.
ББК : 32.813
Предметные рубрики: Машинное обучение
PYTHON, язык программирования
Аннотация: Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. Книга учит конструировать нейронные сети с нуля. Автор знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи, используя Python и библиотеку NumPy.
Экземпляры :10_ЦБ(1)
Найти похожие

(Свободных экземпляров нет)
Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 2578-3715-3903-6103-9677
Автор(ы) : Домингос, Педро
Заглавие : Верховный алгоритм : как машинное обучение изменит наш мир
Выходные данные : Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2016
Колич.характеристики :333 с.: ил.
Перевод издания: Domingos, Pedro The master algorithm. -New York, 2015
Примечания : Библиогр.: с. 315-333 и в подстроч. примеч.
ISBN (в обл.), Цена 978-5-00100-172-0: 1069.08 р.
ББК : 74.044.4
Предметные рубрики: Машинное обучение
Аннотация: Впервые доступно рассказывается о машинном обучении и о поиске универсального обучающегося алгоритма, который сможет выуживать любые знания из данных и решать любые задачи.
Экземпляры :10_09(1)
Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 5742-6999-0347-4478-6120
Автор(ы) : Равичандиран, Судхарсан
Заглавие : Глубокое обучение с подкреплением на Python : OpenAI Gym и TensorFlow для профи
Параллельн. заглавия :Hands-on reinforcement learning with Python: master reinforcement and deep reinforcement learning using OpenAI Gym and TensorFlow
Выходные данные : Санкт-Петербург: Питер, 2020
Колич.характеристики :314 с.: ил.
Серия: Библиотека программиста
ISBN (в обл.), Цена 978-5-4461-1251-7: 1045.00 р.
ББК : 32.813 + 32.973.22
Предметные рубрики: PYTHON, язык программирования
Машинное обучение
TENSOR FLOW, библиотека программ
Искусственный интеллект
Аннотация: Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) - самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта. Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением. Вы начнете с основных принципов обучения с подкреплением, OpenAI Gym и TensorFlow, познакомьтесь с марковскими цепями, методом Монте-Карло и динамическим программированием.
Экземпляры : всего : 10_ПЛ(1), 10_09(1)
Свободны : 10_ПЛ(1), 10_09(1)
Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 2845-4208-5308-3609-5139
Автор(ы) : Прадо, Маркос Лопез де
Заглавие : Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса
Параллельн. заглавия :Advances in Financial Machine Learning
Выходные данные : Санкт-Петербург: Питер, 2019
Колич.характеристики :431 с.: ил.
Серия: IT для бизнеса
Примечания : Глоссарий: с. 403-412. - Справочные материалы и библиография: с. 413-431
ISBN, Цена 978-5-4461-1154-1: 1098.90 р.
ББК : 32.813 + 65.263с51
Предметные рубрики: Машинное обучение
Предпринимательство-- Информационные технологии
Экземпляры : всего : 10_ПЛ(1), 10_09(1)
Свободны : 10_ПЛ(1), 10_09(1)
Найти похожие

10.

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 7808-8238-7257-5977-1135
Автор(ы) : Кацов, Илья
Заглавие : Машинное обучение для бизнеса и маркетинга
Параллельн. заглавия :Introduction to algorothmic marketing: artificial intelligence for marketing operations
Выходные данные : Санкт-Петербург: Питер, 2019
Колич.характеристики :511 с.: ил.
Серия: IT для бизнеса
Примечания : Библиогр.: с. 504-511
ISBN (в обл.), Цена 978-5-4461-0926-5: 1155.00 р.
ББК : 32.813 + 65.291.3с51
Предметные рубрики: Машинное обучение
Предпринимательство-- Информационные технологии
Аннотация: Наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности. Подробно описывается, как подходы на основе анализа данных и интеллектуальных алгоритмов способствуют глубокой автоматизации традиционно трудоемких маркетинговых задач. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что важно в постоянно ускоряющейся конкурентной среде.
Экземпляры :10_09(1)
Свободны : 10_09(1)
Найти похожие

11.

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 6600-9688-7546-0489-1132
Автор(ы) : Гифт, Ной
Заглавие : Прагматичный ИИ : машинное обучение и облачные технологии
Параллельн. заглавия :Pragmatic AI: an introduction to cloud-based machine learning
Выходные данные : Санкт-Петербург: Питер, 2019
Колич.характеристики :300, [1] с.: ил.
Серия: Для профессионалов
ISBN (в обл.), Цена 978-5-4461-1061-2: 1201.20 р.
ББК : 32.813
Предметные рубрики: Облачные вычисления (компьют.)
Искусственный интеллект-- применение в программировании
Машинное обучение
Аннотация: Изучив эту книгу, вы научитесь писать облачные приложения с использованием средств искусственного интеллекта и машинного обучения, решать реалистичные задачи из таких востребованных и актуальных областей, как спортивный маркетинг, управление проектами, ценообразование, сделки с недвижимостью. Все примеры разобраны на языке Python.
Экземпляры : всего : 10_ПЛ(1), 10_09(1)
Свободны : 10_ПЛ(1), 10_09(1)
Найти похожие

12.

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 7902-5778-9864-6265-9108
Автор(ы) : Марр, Бернард, Уорд, Мэтт
Заглавие : Искусственный интеллект на практике : 50 кейсов успешных компаний
Параллельн. заглавия :Artificial intelligence in practice: how 50 successful companies used artificial intelligence to solve problems
Выходные данные : Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2020
Колич.характеристики :316 с.
Примечания : Алф. указ.: с. 272-280. - Библиогр. в примеч.: с. 281-316
ISBN, Цена 978-5-00146-802-8: 769.00, 1260.00, р.
ББК : 65.290с51 + 65.292.9 + 32.813
Предметные рубрики: Искусственный интеллект
Машинное обучение
Предпринимательство-- Компьютеризация
Организации-- Управление-- Компьютеризация
Автоматизация производства
Аннотация: Об использовании искусственного интеллекта и машинного обучения современными компаниями. В книге 50 примеров распределены по 5 категориям: технологии, розничные продажи, медиа, финансы и здравоохранение, и производство. Технических подробностей в книге нет. Ее ценность в том, что она информирует о потенциальных возможностях.
Экземпляры : всего : 10_04(1), 10_09(2)
Свободны : 10_04(1), 10_09(2)
Найти похожие

13.

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 9495-0670-3722-3692-1115
Автор(ы) : Чжен, Элис, Казари, Аманда
Заглавие : Машинное обучение. Конструирование признаков : принципы и техники для аналитиков
Параллельн. заглавия :Feature engineering for machine learning
Выходные данные : Москва: Бомбора; Москва: Эксмо, 2022
Колич.характеристики :231, [3] с.: ил.
Серия: Мировой компьютерный бестселлер
Примечания : Библиогр. в конце глав. - Алф. указ.: с. 228-232
ISBN (в пер.), Цена 978-5-04-103292-0: 625.68 р.
ББК : 32.813 + 32.973.22
Предметные рубрики: Машинное обучение
Файлы-- Форматы
Аннотация: Авторы этой книги - специалист по машинному обучению Amazon Элис Чжен и аналитик инновационной IT компании Concur Labs Аманда Казари. Конструирование признаков — это извлечение признаков из сырых необработанных данных и приведение их к формату, пригодному для обработки моделью машинного обучения. Это один из самых важных процессов в машинном обучении и одновременно один из самых сложных, ведь разнообразие моделей и данных не позволяет выделить общую тактику конструирования. И, тем не менее, авторам книги это удалось — здесь сформулированы более глубокие принципы работы с данными, проиллюстрированные конкретными примерами. В каждой главе описывается решение тех или иных задач: как представить текстовые данные или изображения, как понизить размерность автоматически сгенерированных признаков и т.д. В последней же главе все примеры объединяются в единую концепцию конструирования признаков в машинном обучении. Все примеры кода приведены на языке Python с использованием таких модулей, как NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, и выложены в репозитарии авторов на GitHub.
Экземпляры :10_ЦБ(1)
Свободны : 10_ЦБ(1)
Найти похожие