автордың кітабына ұқсайтындар Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей
Машинное обучение для бизнеса и маркетинга
·
Илья КацовМатематические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python
·
Пол ОрландГлубокое обучение на Python. 2-е межд. издание
·
Франсуа ШоллеОбъектно-ориентированный Python
·
Стивен ЛоттГлубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python
·
Ван Лун КенгМасштабируемые данные. Лучшие шаблоны высоконагруженных архитектур
·
Питхейн СтренгхольтМатематика для DATA SCIENTIST. Анализ данных и математическое моделирование (путеводитель)
·
Леонид НикифоровКак устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся
·
Мэтт ХаррисонPython: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления
·
Пол ДейтелСоздание приложений машинного обучения: от идеи к продукту
·
Эммануэль АмейзенКак вытащить из данных максимум: Навыки аналитики для неспециалистов
·
Джордан МорроуРоман с Data Science. Как монетизировать большие данные
·
Роман ЗыковSystem Design. Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью
·
Алекс СюйАлгоритмы. С примерами на Python
·
Джордж ХайнеманГрокаем глубокое обучение с подкреплением
·
Мигель МоралесКак научиться проектировать базы данных и остаться в живых
·
Елена ЛитвакData Science в действии
·
Леонард АпельцинТеоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных
·
Анналин ЫнКлассические задачи Computer Science на языке Python
·
Дэвид КопецВнедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику: Преимущества и сложности
·
Томас Дэвенпорт