Скачать книги PyTorch без регистрации

Алгоритмы машинного обучения: базовый курс
Алгоритмы машинного обучения: базовый курс
+2 10
0
0

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 объяснения, примеры кода и практические задачи помогут быстро освоить теорию и начать применять машинное обучение в реальных проектах. Книга идеально подходит для студентов, аналитиков и разработчиков, делающих первые шаги в этой области.

«OpenCV от NemtyrevAI» – Обнаружение объектов в компьютерном зрении, методы алгоритмы приложения + реальные примеры кода
«OpenCV от NemtyrevAI» – Обнаружение объектов в компьютерном зрении, методы алгоритмы приложения + реальные примеры кода
+2 10
0
0

Книга состоит из семи глав. В первой главе мы кратко обсудим основные концепции компьютерного зрения и задачи обнаружения объектов. Во второй главе мы рассмотрим традиционные методы обнаружения объектов, основанные на признаках, такие как метод Хаара и метод гистограмм направленных градиентов (HOG). В третьей главе мы обсудим современные методы обнаружения объектов, основанные на глубоком обучении, такие как R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO. В четвертой главе мы рассмотрим способы усовершенствования методов обнаружения объектов, такие как использование предварительного обучения, ансамблевых методов и повышение качества данных. В пятой главе мы обсудим приложения обнаружения объектов в различных областях, таких как автономное вождение, видеонаблюдение, медицинская визуализация, управление производством и робототехника. В шестой и седьмой главе создадим приложения AI MEDIC для распознавания объектов.

Нейросети практика
Нейросети практика
+2 10
0
0

Книга предлагает полное погружение в мир нейросетей, начиная с основных концепций и методов обучения и до сложных алгоритмов и техник. Читателю предоставляются понятные объяснения и примеры, а также многочисленные практические задания и проекты для непосредственного применения знаний. Вы научитесь обрабатывать и анализировать данные, решать задачи классификации, регрессии и генерации, а также создавать собственные модели нейросетей. "Нейросети практика" - это источник вдохновения и практического опыта, необходимый для приведения идей к жизни с помощью нейросетей.