Библиотека программиста (Питер)
Скачать книги из серии Библиотека программиста (Питер)Машинное обучение и TensorFlow
Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем использовать современные системы распознавания лиц или алгоритмы прогнозирования на фондовом рынке, вам придется разобраться с соответствующим инструментарием и набором инструкций, чтобы затем без проблем создавать собственные системы. Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель – познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач. От обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решать задачи классификации, кластеризации, регрессии и прогнозирования.
Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных
Cегодня Big Data – это большой бизнес. Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Неважно, кто вы – деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, «Теоретический минимум по Big Data» позволит не утонуть в бушующем океане современных технологий и разобраться в основах новой и стремительно развивающейся отрасли обработки больших данных. Хотите узнать о больших данных и механизмах работы с ними? Каждому алгоритму посвящена отдельная глава, в которой не только объясняются основные принципы работы, но и даются примеры использования в реальных задачах. Большое количество иллюстраций и простые комментарии позволят легко разобраться в самых сложных аспектах Big Data.
Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся
Python в моде! Это самый популярный язык программирования. Вакансии для Python-разработчиков входят в список самых высокооплачиваемых, а благодаря бурному развитию обработки данных, знание Python становится одним из самых востребованных навыков в среде аналитиков. Python – невероятный язык, популярный во многих областях. Он используется для автоматизации простых и сложных задач, цифровой обработки, веб-разработки, игр… Независимо от того, перешли ли вы на Python с другого языка, руководите группой программистов, работающих на Python, или хотите расширить свое понимание, имеет смысл подойти к изучению Python со всей серьезностью. Готовы начать карьеру питониста? Не теряйте времени на поиск информации, перелопачивая блоги и сайты, списки рассылок и группы. Мэтт Харрисон использует Python с 2000 года. Он занимался научными исследованиями, сборкой и тестированием, бизнес-аналитикой, хранением данных, а теперь делится своими знаниями как с простыми пользователями, так и с крупными корпорациями. Приобщитесь к передовому опыту и узнайте секреты внутренней кухни Python, доступные только профи, работающим с этим языком на протяжении многих лет.
Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R.
Data Science (исследование данных) – одна из самых востребованных специализаций нашего времени. Изучение данных позволяет преобразить любую традиционную или инновационную бизнес-модель. Эта книга основана на вводном курсе по Data Science из Колумбийского университета, и начинающему специалисту-аналитику она совершенно необходима. Эта книга увлекательно и доступно рассказывает о: ● байесовском методе; ● статистических алгоритмах; ● финансовом моделировании; ● рекомендательных движках; ● визуализации данных; ● MapReduce.
Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих
Алгоритмы – это всего лишь пошаговые алгоритмы решения задач, и большинство таких задач уже были кем-то решены, протестированы и проверены. Можно, конечно, погрузиться в глубокую фило¬софию гениального Кнута, изучить многостраничные фолианты с доказательствами и обоснованиями, но хотите ли вы тратить на это свое время? Откройте великолепно иллюстрированную книгу, и вы сразу поймете, что алгоритмы – это просто. А грокать алгоритмы – это веселое и увлекательное занятие. После приобретения книга будет также доступна в формате epub.
Linux API. Исчерпывающее руководство
Linux Programming Interface – исчерпывающее руководство по программированию приложений для Linux и UNIX. Описанный здесь интерфейс применяется практически с любыми приложениями, работающими в операционных системах Linux или UNIX. В этой авторитетной книге эксперт по Linux Майкл Керриск подробно описывает библиотечные вызовы и библиотечные функции, которые понадобятся вам при системном программировании. Вся теория сопровождается объяснениями на примерах четких и понятных полнофункциональных программ.
Глубокое обучение на R
Глубокое обучение – Deep learning – это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но все не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras – самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике. Книга написана для людей с опытом программирования на R, желающих быстро познакомиться с глубоким обучением на практике, и является переложением бестселлера Франсуа Шолле «Глубокое обучение на Python», но использующим примеры на базе интерфейса R для Keras.
Чистый Python. Тонкости программирования для профи
Изучение всех возможностей Python – сложная задача, а с этой книгой вы сможете сосредоточиться на практических навыках, которые действительно важны. Раскопайте «скрытое золото» в стандартной библиотеке Python и начните писать чистый код уже сегодня. Если у вас есть опыт работы со старыми версиями Python, вы сможете ускорить работу с современными шаблонами и функциями, представленными на Python 3. Если вы работали с другими языками программирования и хотите перейти на Python, то найдете практические советы, необходимые для того, чтобы стать эффективным питонистом. Если вы хотите научиться писать чистый код, то найдете здесь самые интересные примеры и малоизвестные трюки.
Чистая архитектура. Искусство разработки программного обеспечения
«Идеальный программист» и «Чистый код» – легендарные бестселлеры Роберта Мартина – рассказывают, как достичь высот профессионализма. «Чистая архитектура» продолжает эту тему, но не предлагает несколько вариантов в стиле «решай сам», а объясняет, что именно следует делать, по какой причине и почему именно такое решение станет принципиально важным для вашего успеха. Роберт Мартин дает прямые и лаконичные ответы на ключевые вопросы архитектуры и дизайна. «Чистую архитектуру» обязаны прочитать разработчики всех уровней, системные аналитики, архитекторы и каждый программист, который желает подняться по карьерной лестнице или хотя бы повлиять на людей, которые занимаются данной работой.
Глубокое обучение на Python
Глубокое обучение – Deep learning – это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras – самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части: в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике. Обучение – это путешествие длиной в жизнь, особенно в области искусственного интеллекта, где неизвестностей гораздо больше, чем определенности.