ТОО «Астана иностранная пресса» — Knigausa Bookstore: Russian Books

Машинное обучение. Как построить надежные модели искусственного интеллекта

Aleksandr Malyshev — Tue, 10 Mar 2026 12:04:29 +0000

«Машинное обучение. Как построить надежные модели искусственного интеллекта»В этом руководстве по созданию безопасных и надежных моделей машинного обучения рассматриваются все решения — от стандартных до самых современных. Издание станет незаменимой базой знаний для разработчиков, стремящихся выпускать качественные приложения в условиях непредсказуемой среды.Что внутри:* методы объяснения моделей машинного обучения и их результатов заинтересованным сторонам;* выявление и устранение проблем с честностью и конфиденциальностью в машинном обучении;* разработка надежных систем, защищенных от вредоносных атак;* важные системные аспекты, включая управление задолженностью по трастам и выявление препятствий для машинного обучения, требующих вмешательства человека.Книга обобщает передовой опыт и помогает превратить сложные теории в практические инструменты для создания систем машинного обучения. Вы сможете построить модель, которая будет отвечать актуальным требованиям не только цифрового, но и реального мира.Об авторахЯда ПРУКСАЧАТКУН — специалист по машинному обучению в компании Infinitus. Занималась прикладными исследованиями в Amazon, возглавляла первый NLP-проект в медицине в стартапе ASAPP. Изучала методы трансферного обучения в NLP в магистратуре Нью-Йоркского университета.Мэтью МАКАТИР — специалист по машинному обучению в Formic Labs. Основатель компании 5cube Labs, которая ведет более 100 ML-проектов. Занимался вероятностным программированием в команде TensorFlow в Google, сотрудничал с исследовательской компанией Generally Intelligent по разработке универсального ИИ.Субхабрата МАДЖУМДАР — специалист по машинному обучению в Twitch. Создал базу знаний об ошибках систем машинного обучения AI Vulnerability Database, основал НКО Bias Buccaneers, которая занимается аудитом предвзятости алгоритмов. Получил степень магистра статистики и кандидата наук в Университете Миннесоты. Отзыв«Эта книга читается легко, потому что в ней нет надменного академизма и пустых обещаний. Все просто, честно и по делу: авторы показывают, как технологии могут быть не только мощными, но и безопасными. Благодаря приведенным примерам начинаешь внимательнее смотреть на процессы, с которыми работаешь каждый день. Книга дает ощущение уверенности, помогает не бояться ИИ, а понимать, как им управлять с головой и пользой». — Ирина Мельникова, разработчик и ведущая тренингов в области ИИ и маркетинга, лектор курса по ИИ в МГИМО

R для Data Science. Импорт, упорядочивание, преобразование, визуализация и моделирование данных, 2-е издание

Aleksandr Malyshev — Wed, 04 Mar 2026 12:09:35 +0000

R ДЛЯ DATA SCIENCE.Это практическое руководство по освоению языка программирования R для науки о данных. Начинающие специалисты по Data Science освоят наиболее важные инструменты R и смогут эффективно работать с данными.Что вы узнаете:* как работать с данными с помощью R и RStudio;* как импортировать, преобразовывать и визуализировать данные;* как представлять результаты анализа;* как получать данные из электронных таблиц, баз данных и веб-сайтов.Основные направления:* визуализация данных (создание графиков для изучения данных и представления результатов);* преобразование данных (типы переменных и инструменты для работы с ними);* импорт данных (получение данных в форме, удобной для анализа);* программирование на R (инструменты для более эффективного и простого решения задач);* взаимодействие (интеграция текста, кода и результатов с помощью Quarto).Упражнения в книге помогут закрепить полученные знания.Об авторахХэдли УИКХЭМ — главный научный сотрудник Posit, PBC, обладатель премии COPSS 2019 года и член R Foundation. Он создает инструменты (как вычислительные, так и когнитивные), чтобы сделать науку о данных проще, актуальнее и интереснее.Майн ЧЕТИНКАЯ-РЭНДЕЛ — профессор кафедры статистических наук в Университете Дьюка и преподаватель у разработчиков в Posit, PBC. Лауреат премии Hogg Award 2021 за выдающиеся достижения в преподавании вводной статистики, премии Harvard Pickard Award 2018 и премии ASA Waller Education Award 2016.Гаррет ГРОЛЕМУНД — статистик, преподаватель и директор по обучению в Posit Academy. Автор книги Hands-On Programming with R (O’Reilly) и один из первых участников tidyverse. «Освоение анализа данных — это не только про строчки кода. Это искусство задавать верные вопросы и умение искать ответы в цифрах. Авторы учат именно этому: как видеть за инструментами логику, как превращать примеры в истории, а графики — в настоящие рассказы. Эта книга не просто обучает, она ведет к уровню, где работа с данными становится настоящим мастерством». — Алексей Оносов, экс-ИТ-директор «Золотое Яблоко», основатель компании «Юнисофт», эксперт по цифровизации и ИИ

Визуализация данных с помощью Python и JavaScript. Анализ и преобразование данных

Aleksandr Malyshev — Mon, 26 Jan 2026 12:12:16 +0000

Перед вами — не просто сборник теорий, а практическое руководство, которое проведет через весь процесс превращения данных в понятные, живые визуализации, которые ясно передают смысл информации.Внутри проверенные инструменты и методы, чтобы:• добывать необходимые данные из открытых источников с помощью веб-API: Requests, Scrapy, Beautiful Soup;• превращать хаос в порядок, применяя для очистки и анализа мощные библиотеки Python в экосистеме NumPy;• оживлять информацию в браузере, осваивая необходимый минимум веб-технологий (HTML, CSS, JS) для размещения интерактивных графиков и диаграмм в интернете;• уверенно работать в веб-среде, представляя информацию просто и наглядно.Автор, Киран Дейл, специалист по визуализации данных, разработчик и энтузиаст в области машинного обучения, разложил по полочкам весь путь — от скрипта на Python до интерактивного веб-приложения. Если вы хотите не просто строить графики, а создавать целые системы визуального представления данных, эта книга станет вашим незаменимым спутником!

Как освоить современный Linux. Полный справочник: от новичка до профессионала

Aleksandr Malyshev — Fri, 19 Dec 2025 00:11:11 +0000

Как освоить современный LINUX.Структурированный подход к использованию Linux в разработке и рабочих процессах.Книга будет полезна разработчикам, архитекторам программного обеспечения и SRE-инженерам.Что вы узнаете:* как использовать Linux не только для администрирования, но и как современную рабочую среду;* о критически важных компонентах Linux: ядре, терминальном мультиплексоре, оболочках и сценариях командной оболочки;* о принципах контроля доступа и роли файловых систем;* об управлении зависимостями приложений и о контейнерах;* о работе с сетевым стеком и инструментами Linux, включая DNS;* о современных средствах мониторинга операционных систем;* о принципах межпроцессного взаимодействия и некоторых аспектах безопасности.

Встроенная аналитика. Как интегрировать анализ в бизнес-процессы

Aleksandr Malyshev — Tue, 18 Nov 2025 09:41:10 +0000

Аналитика перестает быть отдельным инструментом — она становится частью продукта. В условиях роста данных и усиления конкуренции именно встроенные аналитические решения позволяют улучшать цифровые сервисы, принимать обоснованные решения и повышать эффективность процессов.Эта книга рассказывает, как проектировать программные продукты с учетом аналитики, выбирать архитектурные и технические решения, интегрировать сбор и анализ данных в бизнес-логику, а также масштабировать и управлять аналитическими системами в реальной работе. На практических примерах показано, как превратить аналитику из вспомогательной функции в источник ценности для бизнеса.

Изучаем TypeScript. Улучшайте навыки веб-разработки с современным JavaScript

Aleksandr Malyshev — Mon, 17 Nov 2025 12:01:36 +0000

TypeScript — язык, который уверенно завоевывает популярность в мире веб-разработки. Он сочетает гибкость JavaScript с мощной системой типов, позволяя писать надежный, понятный и поддерживаемый код.Эта книга станет проводником в мир TypeScript: от первых шагов до глубокого понимания принципов работы компилятора и применения языка в реальных проектах. Новички быстро освоят основы, а опытные JavaScript-разработчики узнают, как сделать свой код чище и безопаснее.

Обеспечение наблюдаемости ПО. Как достичь безупречной работы системы

Aleksandr Malyshev — Wed, 12 Nov 2025 19:56:33 +0000

Наблюдаемость — основа успешного создания и управления программным обеспечением. Она ускоряет доставку кода, упрощает выявление аномалий и улучшает пользовательский опыт. В этой книге раскрывается ценность наблюдаемости, предлагаются рекомендации по переходу с устаревших инструментов и приводятся методы внедрения наблюдаемости в разработку.Вы узнаете, как применять наблюдаемость для управления ПО на всех этапах жизненного цикла, инструментировать код для упрощения отладки, писать поддерживаемый код и анализировать данные для быстрого устранения проблем.

Сторителлинг в дизайне: как создавать яркие истории

Aleksandr Malyshev — Wed, 12 Nov 2025 19:56:25 +0000

Это практическое руководство по использованию сторителлинга в дизайне цифровых продуктов. Дизайнер и специалист по пользовательскому опыту Анна Дальстрём показывает, как приемы кино и литературы помогают создавать проекты, которые цепляют внимание, удерживают интерес и побуждают к действию.Книга предназначена для дизайнеров, программистов, менеджеров проектов и всех, кто участвует в создании цифровых продуктов. Сторителлинг — это не только про тексты. Это способ выстраивать эффективное взаимодействие с пользователем.

Изучаем программирование на Python

Aleksandr Malyshev — Wed, 26 Mar 2025 23:57:57 +0000

Надоело продираться через дебри малопонятных самоучителей по программированию? С этой книгой вы без труда усвоите азы Python и научитесь работать со структурами и функциями. В ходе обучения вы создадите свое собственное веб-приложение и узнаете, как управлять базами данных, обрабатывать исключения, пользоваться контекстными менеджерами, декораторами и генераторами. Все это и многое другое — во втором издании «Изучаем программирование на Python».