Пропонуємо провести літні вечори з користю — а саме гарною книжкою. У добірці ви знайдете гаряченькі новинки технічної літератури про машинне навчання та штучний інтелект, архітектуру, автоматизацію, останні кращі практики популярних мов програмування.
Ця книга буде корисною для інженерів машинного навчання, науковців із обробки даних і дослідників машинного навчання, які прагнуть розширити свій інструментарій data science та дослідити причинне машинне навчання. Також вона буде цікавою розробникам та спеціалістам із обробки даних.
Причинно-наслідкові методи представляють унікальні проблеми, порівняно з традиційним машинним навчанням і статистикою. За допомогою книги можна:
А як ще не знаєте Python, то цю мову програмування можна вивчити з посібником Пришвидшений курс Python | Маттес Ерік.
Не відходячи далеко від теми машинного навчання, порадимо ще одну цікавинку з високим рейтингом – особливо для практиків машинного навчання та data scientists, які цікавляться графовими нейронними мережами та їх застосуванням. А воно варіюється від обробки природної мови та комп’ютерного бачення до відкриття ліків.
Посібник починається з основ теорії графів і показує, як створювати набори даних графів із табличних даних. В міру просування від розділу до розділу ви вивчатимете основні архітектури графових нейронних мереж і основні поняття, такі як згортка графів, прогнозування зв’язків та гетерогенні графи.
Нарешті, у книзі пропонуються застосунки для вирішення реальних проблем, що дає змогу створити професійне портфоліо. Код доступний в Інтернеті, і його можна легко адаптувати до інших наборів даних і програм.
Автори запевняють, що в результаті ви навчитеся реалізовувати нейронні мережі графів за допомогою Python і PyTorch Geometric і застосовувати їх для вирішення реальних проблем, а також створювати та навчати моделі нейронних мереж.
А якщо буде настрій почитати щось більш філософське, ось гарний варіант — Штучний інтелект 2041: 10 передбачень для майбутнього | Кай-Фу Лі, Чень Цюфань.
Крім того, ви дізнаєтеся про мережеві зв’язки в AWS, обробку великих і потокових даних, CloudOps і нові технології, такі як машинне навчання, IoT і блокчейн.
Найбільш корисною книга буде для архітекторів застосунків, розробників і інженерів-операторів, які хочуть добре розібратися в архітектурних шаблонах AWS, найкращих практиках і передових техніках для створення масштабованих, безпечних, високодоступних, високотолерантних і економічно ефективних рішень у хмарі.
Матеріали в посібнику будуть зрозумілі й досвідченим фахівцям, і новачкам.
У цій книзі ви дізнаєтеся, як усунути такі вразливості:
У книзі розбираються наступні теми:
Якщо ви вже знаєте Python, JavaScript або C#, сміливо вивчайте Julia та практикуйтеся!
У книзі розбирають наступні теми:
Тобто посібник дає базу для подальшої роботи з технологією ШІ.
Про протистояння біологічного мозку та штучного інтелекту читайте в книзі Як ми вчимося. Чому мозок навчається краще, ніж машина… Поки що | Станіслас Деан
Що є у посібнику:
Книга починається з основ глибокого навчання та переходить до передових архітектур, має купу порад та підказок, завдяки яким фахівці зможуть зробити так, щоб їхні моделі навчалися ефективніше та ставали креативнішими.
Сервіс GitHub, який належить Microsoft, випустив Copilot Chat на iOS та Android. GitHub Copilot Chat…
Компанія OpenAI видалила два величезних набори даних «books1» і «books2», які використовувалися для навчання моделі…
В реєстрі військовозообов'язаних «Оберіг» буде відображатися статус отримання повістки. Але цей процес буде відбуватися згідно…
Корпорація Microsoft в світлі останніх подій вирішила прив'язати зарплати керівників до функціонування систем безпеки: якщо…
Українські програмісти створили безплатну гру-головоломку Lağoda QT. Кожен рівень — вірш одного з видатних кримськотатарських…
Корпорація Microsoft оголосила про підтримку української мови у Copilot для Microsoft 365. Українська мова входить…