автордың кітабына ұқсайтындар Машинное обучение. Портфолио реальных проектов
Основы Python для Data Science
·
Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python
·
Глубокое обучение на Python. 2-е межд. издание
·
Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python
·
Масштабируемые данные. Лучшие шаблоны высоконагруженных архитектур
·
Математика для DATA SCIENTIST. Анализ данных и математическое моделирование (путеводитель)
·
Прикладные структуры данных и алгоритмы. Прокачиваем навыки
·
Создание приложений машинного обучения: от идеи к продукту
·
Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей
·
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
·
Базы данных. Инжиниринг надежности
·
System Design. Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью
·
Внутри CPYTHON: гид по интерпретатору Python
·
Data Science для карьериста
·
Грокаем глубокое обучение с подкреплением
·
Распределенные данные. Алгоритмы работы современных систем хранения информации
·
Data Science в действии
·
Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных
·
Классические задачи Computer Science на языке Python
·
Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow
·