Принс С. Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей
Ориентировочная цена. Актуальные цены и наличие у продавцов — по кнопке ниже.
Найти дешевле на Маркете- ISBN
- 9785041926588
- Серия
- Библиотека MIT
- Год издания
- 2025
- Автор
- Принс С.
- Переводчик
- Беленкович В.М.
- Направление нехудожественной литературы
- информационные технологии
Цена в категории «Нехудожественные книги»
Цена 2 191 ₽ при средней по категории 1 085 ₽. Похожие товары дешевле — в подборке ниже и в каталоге категории.
Популярные бренды в категории: АСТ, Бомбора, ЭКСМО, Альпина Паблишер, Питер, Манн, Иванов и Фербер, КоЛибри, Альпина нон-фикшн
Похожие дешевле
Среди 200 ближайших товаров категории «Нехудожественные книги» дешевле этого — 159. Здесь самые близкие по цене.
Цена в линейке Бомбора
У Бомбора в каталоге 3 952 товара с ценами от 89 ₽ до 11 520 ₽. Эта модель за 2 191 ₽ — в средней части диапазона цен бренда.
Чем отличается от похожих
Сравнили характеристики с 12 соседними товарами категории «Нехудожественные книги». Редкие у них параметры этой модели:
| ISBN | 9785041926588 нет у похожих |
|---|---|
| Серия | Библиотека MIT нет у похожих |
| Автор | Принс С. нет у похожих |
| Направление нехудожественной литературы | информационные технологии нет у похожих |
| Количество страниц | 608 у 1 из 12 |
| Формат | 70x100/16 у 2 из 12 |
Описание
Погружение в машинное и глубокое обучение В современном цифровом мире Deep Learning играет одну из ведущих ролей, определяя будущее технологий. Если вас всегда увлекала эта динамичная область, но вы сталкивались с очень сложными техническими текстами, то книга Саймона Принса — именно то, что нужно. Экспертиза без лишних подробностей Здесь предлагается авторитетное, доступное и современное изложение всех основных тем глубокого обучения, включая последние достижения и передовые концепции. Издание интуитивно понятно представляет критически важные для понимания ML идеи. Комплексный и дружелюбный подход Каждая концепция описана простым языком, а затем подробно разобрана с использованием математических формул и иллюстратива. Это делает сложные темы более доступными для понимания и усвоения любому читателю с базовыми знаниями в прикладной математике. Современные и актуальные темы Короткие и содержательные главы построены так, чтобы плавно усложняться, помогая постепенно осваивать все более сложные понятия. Теория в комплекте с практикой Прагматичный подход, совмещающий теорию с практикой, дает достаточную детализацию для создания простых версий моделей. Оптимально презентованные идеи отграничивают важные концепции от второстепенного контекста. Доступность и поддержка Минимальные математические требования, обширное количество иллюстраций и графики делают материал доступным. Более того, в книгу включены упражнения по программированию на Python, что позволяет моментально применить знания на практике. Об авторе Саймон Джей Ди принс — почетный профессор информатики в Университете Бата, автор книги Computer Vision: Models, Learning and Inference. Автор статей в областях компьютерного зрения, биометрии, психологии, физиологии, медицинской визуализации, компьютерной графики. Исследователь, специализирующийся на искусственном интеллекте и глубоком обучении, руководил группами ученых-исследователей в Anthropics Technologies Ltd, Borealis AI и др. «Книга "Машинное обучение. От основ
Характеристики
| ISBN | 9785041926588 |
|---|---|
| Серия | Библиотека MIT |
| Год издания | 2025 |
| Автор | Принс С. |
| Переводчик | Беленкович В.М. |
| Направление нехудожественной литературы | информационные технологии |
| Количество страниц | 608 |
| Обложка | твердый |
| Бумага | офсетная |
| Формат | 70x100/16 |
| Вес | 945 г |