Литература по искусственному интеллекту и машинному обучению

[Eugeen1948]

Прямо в тексте?

[realeugene]

Eugeen1948 в сообщении #1337416 писал(а):

Насчет вируса - где он там может быть, там нет exe & COM файлов, только видео и Питоновские файлы.

Без понятия, но один из архивов красный: https://cloud.mail.ru/public/CHr5/r3uUuoJQT/

[kotenok gav]

Eugeen1948 в сообщении #1337435 писал(а):

Прямо в тексте?

В коде.

[Eugeen1948]

Вот другая ссылка: https://mega.nz/#F!fFcEkYYb!N61cb2X5xzXBr-A9dA-8mw

[Eugeen1948]

kotenok gav в сообщении #1337545 писал(а):

Eugeen1948 в сообщении #1337435 писал(а):

Прямо в тексте?

В коде.

Там нет кода.

[realeugene]

Код есть, Питоновский. Возможно, mail.ru детектирует как вирусы любые файлы со скриптами.

[Rasool]

Есть хорошая книга Шолле Франсуа. Ш78 "Глубокое обучение на Python." — СПб.: Питер, 2018. — 400 с.: ил. — (Серия «Библиотека программиста»).
В ней дается введение в НС глубокого обучения, описывается разработка с использованием Keras.

[Rasool]

В интернете нашел такую неплохую книгу по Data Science: "Data Science. Concepts and Practice". Second Edition. Vijay Kotu, Bala Deshpande, 2019. Попробовал поискать в Google и Яндексе перевод этой книги на русский язык, но не нашел. Кто-нибудь в курсе, есть перевод этой книги на русский язык (пусть даже в платном варианте)?

[ozheredov]

Rasool в сообщении #1620962 писал(а):

"Data Science. Concepts and Practice"

Вот содержание:

Table of Content писал(а):

1. Introduction

2. Data Science Process

3. Data Exploration

4. Classification

5. Deep Learning

6. Regression Methods

7. Association Analysis

8. Recommendation Engines

9. Clustering

10. Text Mining (renamed to: Natural Language Processing)

11. Time Series Forecasting

12. Anomaly Detection

13. Feature Selection

14. Model Evaluation

15. Efficient Model Execution

16. Getting Started with RapidMiner

Меня несколько настораживает, что regression methods идет после deep learning. В лучшем случае это бездушный справочник, который ничего не объясняет.

[Rasool]

ozheredov в сообщении #1621174 писал(а):

Rasool в сообщении #1620962 писал(а):

"Data Science. Concepts and Practice"

Меня несколько настораживает, что regression methods идет после deep learning. В лучшем случае это бездушный справочник, который ничего не объясняет.

Я туда полез из-за Time Series Forecasting. Вообще-то мне одна дама, которая занимается прогнозированием временных рядов, посоветовала лекции Г.Г.Канторовича, читаемые в НИУ ВШЭ.

[Rasool]

Rasool в сообщении #1620962 писал(а):

В интернете нашел такую неплохую книгу по Data Science: "Data Science. Concepts and Practice". Second Edition. Vijay Kotu, Bala Deshpande, 2019. Попробовал поискать в Google и Яндексе перевод этой книги на русский язык, но не нашел. Кто-нибудь в курсе, есть перевод этой книги на русский язык (пусть даже в платном варианте)?

У меня сейчас имеются следующие книги:
1. Грас Джоэл. Data Science. Наука о данных с нуля (2021).
2. Плас Дж. Вандер. Python для сложных задач - наука о данных и машинное обучение (2018).
3. Червоненкис А. Я. Компьютерный анализ данных (2009).
4. Рашка Себастьян. Python и машинное обучение (2017).
5. Силен Д., Мейсман А. - Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных (2017).
6. Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R (2017).
Что-нибудь еще можно добавить современное для дальнейшего обучения профессии Data Scientist'a?

[ozheredov]

Rasool в сообщении #1622037 писал(а):

Что-нибудь еще можно добавить современное для дальнейшего обучения профессии Data Scientist'a?

Да - осознание того, что Вы их читать не будете. Бросите, даже если начнете.
Начинать надо с тервера и линала. Перескакивать с Белова-Ковальджи на то, что Вы здесь представили - тупиковая стратегия.
ИМХО.

[Rasool]

ozheredov в сообщении #1622044 писал(а):

Rasool в сообщении #1622037 писал(а):

Что-нибудь еще можно добавить современное для дальнейшего обучения профессии Data Scientist'a?

Да - осознание того, что Вы их читать не будете. Бросите, даже если начнете.
Начинать надо с тервера и линала.

По теорверу и линал у меня уже есть литература:
1. Гудфеллоу, Бенджио, Курвилль - Глубокое обучение (2018).
2. В. Е. Гмурман. Теория вероятностей и математическая статистика.
3. В. Феллер "Введение в теорию вероятностей и ее приложения".
4. А. Д. Вентцель "Курс теории случайных процессов".
Вдобавок я учил теорвер, матан и линал в вузе, когда учился на инженера (правда, давно это было - в 1990-1995-х годах).

[ozheredov]

Rasool в сообщении #1622046 писал(а):

1. Гудфеллоу, Бенджио, Курвилль - Глубокое обучение (2018).

А у Вас эта книжка в электронном варианте или только на бумаге?

[Rasool]

ozheredov в сообщении #1622053 писал(а):

Rasool в сообщении #1622046 писал(а):

1. Гудфеллоу, Бенджио, Курвилль - Глубокое обучение (2018).

А у Вас эта книжка в электронном варианте или только на бумаге?

В электронном виде. Со мной на телеграм-канале "Data Science" поделились следующим списком литературы, если кому интересно: https://t.me/machinelearning_books.