АлгоритмыобучениясподкреплениемнаPython (АндреаЛонца)
Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучениясподкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов.
В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты...
Когда нужно, чтобы программа работала быстро и занимала поменьше памяти, профессионального программиста выручают знание алгоритмов и практика их применения.
Эта книга — как раз про практику.
Ее автор, Джордж Хайнеман, предлагает краткое, но четкое и последовательное описание основных...
Если ты давно используешь Python, но задачи на LeetCode кажутся чем-то запредельным. Вроде написано, что Easy, а ты даже не понимаешь описание задачи.
Если хочешь в Big Tech, но там надо знать алгоритмы, а это капец сложно. При правильном подходе этот навык осваивается достаточно быстро.
Если...
О курсе:
Серьезный курс для будущих профессионалов.
На курсе мы в деталях рассматриваем классические алгоритмы и структуры данных с примерами на языке Python.
Погружаемся в мир программирования и учимся писать эффективный и быстрый код.
Чему вы научитесь:
Определять сложность алгоритмов...
Глубокое обучение сподкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области — от...
Advanced AI: Deep Reinforcement Learning in Python
Полное руководство по освоению искусственного интеллекта с помощью глубокого обучения и нейронных сетей.
Чему вы научитесь:
Создание различных агентов глубокого обучения (включая DQN и A3C)
Применяйте различные передовые алгоритмыобученияс...
Описание:
Библиотека PyTorch выходит на передовые позиции в качестве средства обучениясподкреплением (ОП) благодаря эффективности и простоте ее использования. Эта книга организована как справочник по работе с PyTorch, охватывающий широкий круг тем – от самых азов (настройка рабочей среды) до...
Python и spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста или инструменты принятия заказов. Вы научитесь использовать spaCy для интеллектуального анализа текста, определять синтаксические связи между словами, идентифицировать части речи, а также...
Представьте, что вы не просто программируете, а создаете элегантные решения, обладая глубоким пониманием алгоритмов и структур данных. Откройте же мощь алгоритмического мышления с помощью Python. Разберитесь в алгоритмах и структурах данных с нуля до продвинутого уровня и применяйте знания в...
Язык: Английский
Полное руководство по получению и реализации word2vec, GloVe, вкраплений слов и анализа настроения с помощью рекурсивных сетей
Чему вы научитесь:
Понять и реализовать word2vec
Понять метод CBOW в word2vec
Понять метод пропусков в word2vec
Понять оптимизацию отрицательной...
Эффективные решения вычислительных задач
Студенты углубят базу программирования на языке Python и «прокачают» алгоритмическое мышление. Курс учит понимать фундаментальные алгоритмы и использовать их для решения практических задач. Знакомит с методами анализа данных наPython и всеми необходимыми...
Эта книга является практическим комплексным гидом по изучению ИИ и применению нейросетей. В ней вы найдете информацию о различных типах нейросетей, их архитектуре, принципах работы и различных возможностях использования.
Примеры использования библиотек NumPy, PyTorch, Matplotlib, SciPy...
Требования
Основы программирования (Типы данных, переменные, циклы, функции и т.д.)
Базовая математика для анализа временной сложности (Суммы, функции и т.д.)
Чтобы запустить код и провести эксперимент самостоятельно, на вашем устройстве должен быть установлен Python 3.
Описание:
Сортировка...
О книге
Практическое руководство для новичков, которые хотят понять основы машинного обучения. Здесь представлены ключевые алгоритмы, такие как линейная регрессия, деревья решений, методы опорных векторов и нейронные сети, а также объясняется работа с данными и инструменты Python.
Четкие...
Эта книга ─ подробное руководство по новейшим инструментам DL и их ограничениям. Вы оцените на практике такие методы, как кросс-энтропия и градиенты по стратегиям, а затем научитесь применять их. Поупражняетесь и с коллекцией виртуальных игр от Atari, и ссовременными фаворитами, например...
Искусственный интеллект/Машинное обучение для алгоритмической торговли. Боты для MetaTrader 5 включены!
Рейтинг: 4,3 из 54,3 (124 оценок)
14 564 студента
Авторы: Lucas Inglese
Последнее обновление: 12.2021
Английский субтитры на русском
Algorithmic Trading with Python: Machine Learning...
Применение машинного обучения для лучшего понимания природы
данных - умение, необходимое любому совреметюму разработчику программ или аналитику. Python - замечательный язык для создания приложеннй машинного обучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ...
Рассматриваются различные типы задач машинного обучения, включая обучение с учителем, диагностику моделей и методы предварительного анализа данных. Базовые понятия объясняются доступным языком и содержат множество примеров из реального мира. Ррассказано
о техниках машинного обучения, включая...
Описание книги
Глубокое обучение сподкреплением (Reinforcement Learning) – самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта.
Практическое изучение RL наPython поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучениясподкреплением.
Вы начнете с...
Описание книги:
Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними. Для студентов...