<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Бурков Алексей Федорович &#8212; Knigausa Bookstore: Russian Books</title>
	<atom:link href="https://knigausa.com/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D1%80/%D0%B1%D1%83%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2-%D0%B0%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%B5%D0%B9-%D1%84%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%87/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://knigausa.com</link>
	<description>Just another WordPress site</description>
	<lastBuildDate>Thu, 06 Feb 2025 10:48:36 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.7.4</generator>
	<item>
		<title>Машинное обучение без лишних слов</title>
		<link>https://knigausa.com/product/%d0%bc%d0%b0%d1%88%d0%b8%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b5-%d0%be%d0%b1%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%b1%d0%b5%d0%b7-%d0%bb%d0%b8%d1%88%d0%bd%d0%b8%d1%85-%d1%81%d0%bb%d0%be%d0%b2/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 23 Oct 2022 20:43:46 +0000</pubDate>
				<guid isPermaLink="false">https://knigausa.com/product/%d0%bc%d0%b0%d1%88%d0%b8%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b5-%d0%be%d0%b1%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%b1%d0%b5%d0%b7-%d0%bb%d0%b8%d1%88%d0%bd%d0%b8%d1%85-%d1%81%d0%bb%d0%be%d0%b2/</guid>

					<description><![CDATA[Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц. Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное "машинное обучение" заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых "обучающими данными") даст желаемые результаты.Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе."В наше время очень полезно иметь краткое введение в машинное обучение, на которое всегда можно давать ссылку и после которого можно быть уверенным, что человек говорит на одном с тобой языке. Попытку дать такое введение я вижу в этой книге, и мне кажется, что попытка получилась очень удачной. Книга действительно представляет читателю широкий спектр основных понятий и методов машинного обучения, которые здесь изложены корректно, хоть и по понятным причинам очень кратко.Но если книгу прочитать вдумчиво и действительно освоить то, о чем здесь говорится, этот шаг может превратиться в большой скачок. Чего я и желаю всем читателям: разбирайтесь, познавайте, интересуйтесь новым и не бойтесь трудностей. Удачи!"Сергей Николенко, директор по научным исследованиям (Chief Research Officer) платформы Neuromation, автор бестселлера "Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей""Бурков взял на себя решение очень важной, но невероятно сложной задачи - уместить знакомство с машинным обучением в маленькую книгу. Он удачно выбрал темы - теоретические и практические - которые будут полезны и для практиков, и для читателей, понимающих, что эти первые сто страниц, которые они прочитают, закладывают прочный фундамент для дальнейшего изучения".Питер Норвиг, директор по исследованиям в компании Google, соавтор книги "Искусственный интеллект. Современный подход""Широта тем, которые охватывает эта маленькая книга, поражает! Бурков без страха и сомнений приводит математические уравнения, которыми часто пренебрегают авторы небольших книг. Мне очень понравилось, как всего несколькими словами автор объясняет основные понятия. Книга пригодится новичкам в этой области, а также "старожилам" - каждый сможет извлечь выгоду из такого широкого взгляда на машинное обучение".Орельен Жерон, консультант по машинному обучению, старший инженер-программист, автор книги "Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow"]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц. Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное &#171;машинное обучение&#187; заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых &#171;обучающими данными&#187;) даст желаемые результаты.Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе.&#187;В наше время очень полезно иметь краткое введение в машинное обучение, на которое всегда можно давать ссылку и после которого можно быть уверенным, что человек говорит на одном с тобой языке. Попытку дать такое введение я вижу в этой книге, и мне кажется, что попытка получилась очень удачной. Книга действительно представляет читателю широкий спектр основных понятий и методов машинного обучения, которые здесь изложены корректно, хоть и по понятным причинам очень кратко.Но если книгу прочитать вдумчиво и действительно освоить то, о чем здесь говорится, этот шаг может превратиться в большой скачок. Чего я и желаю всем читателям: разбирайтесь, познавайте, интересуйтесь новым и не бойтесь трудностей. Удачи!&#187;Сергей Николенко, директор по научным исследованиям (Chief Research Officer) платформы Neuromation, автор бестселлера &#171;Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей&#187;&#187;Бурков взял на себя решение очень важной, но невероятно сложной задачи &#8212; уместить знакомство с машинным обучением в маленькую книгу. Он удачно выбрал темы &#8212; теоретические и практические &#8212; которые будут полезны и для практиков, и для читателей, понимающих, что эти первые сто страниц, которые они прочитают, закладывают прочный фундамент для дальнейшего изучения&#187;.Питер Норвиг, директор по исследованиям в компании Google, соавтор книги &#171;Искусственный интеллект. Современный подход&#187;&#187;Широта тем, которые охватывает эта маленькая книга, поражает! Бурков без страха и сомнений приводит математические уравнения, которыми часто пренебрегают авторы небольших книг. Мне очень понравилось, как всего несколькими словами автор объясняет основные понятия. Книга пригодится новичкам в этой области, а также &#171;старожилам&#187; &#8212; каждый сможет извлечь выгоду из такого широкого взгляда на машинное обучение&#187;.Орельен Жерон, консультант по машинному обучению, старший инженер-программист, автор книги &#171;Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow&#187;</p>
]]></content:encoded>
					
		
		
		<post-id xmlns="com-wordpress:feed-additions:1">610343</post-id>	</item>
		<item>
		<title>Судовые электроприводы: Учебник</title>
		<link>https://knigausa.com/product/%d1%81%d1%83%d0%b4%d0%be%d0%b2%d1%8b%d0%b5-%d1%8d%d0%bb%d0%b5%d0%ba%d1%82%d1%80%d0%be%d0%bf%d1%80%d0%b8%d0%b2%d0%be%d0%b4%d1%8b-%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%b1%d0%bd%d0%b8%d0%ba/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 25 Mar 2021 01:10:03 +0000</pubDate>
				<guid isPermaLink="false">https://knigausa.com/product/%d1%81%d1%83%d0%b4%d0%be%d0%b2%d1%8b%d0%b5-%d1%8d%d0%bb%d0%b5%d0%ba%d1%82%d1%80%d0%be%d0%bf%d1%80%d0%b8%d0%b2%d0%be%d0%b4%d1%8b-%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%b1%d0%bd%d0%b8%d0%ba/</guid>

					<description><![CDATA[В работе приведены краткие исторические сведения, связанные с развитием судовых электроприводов. Изложены вопросы теории и эксплуатации основных судовых электроприводов. Особое внимание уделено явлениям, которым подвержены исполнительные органы механизмов, создающие посредством передаточных устройств или напрямую нагрузки на валах двигателей судовых электроприводов. Рассмотрены основные методы расчета и выбора силовых (приводных и исполнительных) электродвигателей основных приводов судов торгового и рыбного флота. Описаны некоторые схемы, отражающие характерные особенности систем управления судовых электроприводов.Учебник предназначен для студентов (курсантов) высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки "Эксплуатация судового электрооборудования и средств автоматики". Также книга будет полезна инженерно-техническим и научным работникам в области судового электрооборудования.]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>В работе приведены краткие исторические сведения, связанные с развитием судовых электроприводов. Изложены вопросы теории и эксплуатации основных судовых электроприводов. Особое внимание уделено явлениям, которым подвержены исполнительные органы механизмов, создающие посредством передаточных устройств или напрямую нагрузки на валах двигателей судовых электроприводов. Рассмотрены основные методы расчета и выбора силовых (приводных и исполнительных) электродвигателей основных приводов судов торгового и рыбного флота. Описаны некоторые схемы, отражающие характерные особенности систем управления судовых электроприводов.Учебник предназначен для студентов (курсантов) высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки &#171;Эксплуатация судового электрооборудования и средств автоматики&#187;. Также книга будет полезна инженерно-техническим и научным работникам в области судового электрооборудования.</p>
]]></content:encoded>
					
		
		
		<post-id xmlns="com-wordpress:feed-additions:1">1062781</post-id>	</item>
	</channel>
</rss>
