автордың кітабына ұқсайтындар Алгоритм градиентного спуска. Объяснение основных концепций и принципов
Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python
·
Прикладные структуры данных и алгоритмы. Прокачиваем навыки
·
Создание приложений машинного обучения: от идеи к продукту
·
Рекурсивная книга о рекурсии
·
AI²Q³: Искусственный интеллект, квантовые алгоритмы и 3D-сети. Эффективные и инновационные решения
·
Машинное обучение без иллюзий. Понимание возможностей и границ ML
·
Секреты Python Pro
·
Глубокое обучение: Формула точности в мире больших данных. Открытие потенциала: Путеводитель по основам машинного обучения
·
Базы данных. Инжиниринг надежности
·
Внутри CPYTHON: гид по интерпретатору Python
·
Математическая формула F (x, y, z). Моделирование и анализ в науке и технологиях
·
Алгоритмы и расчеты: Теория и практика. основные концепции
·
Data Science для карьериста
·
Распределенные данные. Алгоритмы работы современных систем хранения информации
·
Data Science в действии
·
Частотный анализ числовых и текстовых данных
·
Классические задачи Computer Science на языке Python
·
40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python
·
Глубокое обучение в машинном искусстве. Оптимизация идеальной модели
·
Машинное обучение. Портфолио реальных проектов
·