автордың кітабына ұқсайтындар Алгоритм градиентного спуска. Объяснение основных концепций и принципов
Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python
·
Ван Лун КенгПрикладные структуры данных и алгоритмы. Прокачиваем навыки
·
Джей ВенгроуСоздание приложений машинного обучения: от идеи к продукту
·
Эммануэль АмейзенРекурсивная книга о рекурсии
·
Свейгарт ЭлAI²Q³: Искусственный интеллект, квантовые алгоритмы и 3D-сети. Эффективные и инновационные решения
·
ИВВПроектирование отказоустойчивых распределенных информационных систем. Для студентов
·
Валерий КотляровМашинное обучение без иллюзий. Понимание возможностей и границ ML
·
Сергей КирницкийСекреты Python Pro
·
Дейн ХиллардГлубокое обучение: Формула точности в мире больших данных. Открытие потенциала: Путеводитель по основам машинного обучения
·
ИВВБазы данных. Инжиниринг надежности
·
Лейн КэмпбеллВнутри CPYTHON: гид по интерпретатору Python
·
Энтони ШоуАлгоритмы и расчеты: Теория и практика. основные концепции
·
ИВВMySQL по максимуму
·
Джереми ТинлиРаспределенные данные. Алгоритмы работы современных систем хранения информации
·
Алекс ПетровData Science в действии
·
Леонард АпельцинЧастотный анализ числовых и текстовых данных
·
Валентин АрьковКлассические задачи Computer Science на языке Python
·
Дэвид Копец40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python
·
Имран АхмадСовременный скрапинг веб-сайтов с помощью Python. 2-е межд. издание
·
Райан МитчеллМашинное обучение. Портфолио реальных проектов
·
Алексей Григорьев