Шляго (Шантурова) Анастасия Сергеевна — Knigausa Bookstore: Russian Books

Предиктивное моделирование на практике

Sat, 25 May 2024 19:00:06 +0000

«Предиктивное моделирование на практике» охватывает все аспекты прогнозирования, начиная с ключевых этапов предварительной обработки данных, разбиения данных и основных принципов настройки модели. Все этапы моделирования рассматриваются на практических примерах из реальной жизни, в каждой главе дается подробный код на языке R.Эта книга может использоваться как введение в предиктивные модели и руководство по их применению. Читатели, не обладающие математической подготовкой, оценят интуитивно понятные объяснения конкретных методов, а внимание, уделяемое решению актуальных задач с реальными данными, поможет специалистам, желающим повысить свою квалификацию.Авторы постарались избежать сложных формул, для усвоения основного материала достаточно понимания основных статистических концепций, таких как корреляция и линейный регрессионный анализ, но для изучения углубленных тем понадобится математическая подготовка.Для работы с книгой нужно иметь базовые знания о языке R.Премия Zecgel Technometrics 2014

Программирование на Rust Официальный гайд от команды разработчиков Rust из Mozilla Foundation

Sat, 23 Dec 2023 12:03:07 +0000

Официальный гид по языку программирования Rust от команды разработчиков Rust из Mozilla Foundation.Добро пожаловать в мир Rust!Этот официальный гид поможет вам создавать более быстрое и надежное программное обеспечение. Высокоуровневая эргономика и низкоуровневое управление часто противоречат друг другу, но Rust бросает вызов этому конфликту.Авторы книги входят в команду разработчиков языка, а значит, вы получите всю информацию из первых рук — от установки языка до создания надежных и масштабируемых программ. От создания функций, выбора типов данных и привязки переменных вы перейдете к более сложным концепциям:- Владение и заимствование, жизненный цикл и типажи.- Гарантированная безопасность программ.- Тестирование, обработка ошибок и эффективный рефакторинг.,- Обобщения, умные указатели, многопоточность, типажные объекты и сопоставления.- Работа со встроенным менеджером пакетов Cargo для создания, тестирования, документирования кода и управления зависимостями.- Продвинутые средства работы с Unsafe Rust.Вы найдете множество примеров кода, а также три главы, посвященные созданию полноценных проектов для закрепления знаний: игры-угадайки, создание инструмента командной строки и многопоточного сервера.

Мода, вера, фантазия и новая физика Вселенной

Sat, 27 May 2023 10:21:02 +0000

Можно ли говорить о моде, вере или фантазии в фундаментальной науке?Вселенной не интересна человеческая мода. Науку невозможно трактовать как веру, ведь научные постулаты постоянно подвергаются строгой экспериментальной проверке и отбрасываются, как только догма начинает конфликтовать с объективной реальностью. А фантазия вообще пренебрегает и фактами, и логикой. Тем не менее великий Роджер Пенроуз не желает полностью отвергать эти феномены, ведь научная мода может оказаться двигателем прогресса, вера появляется, когда теория подтверждается реальными экспериментами, а без полета фантазии не постичь все странности нашей Вселенной.В главе «Мода» вы узнаете о теории струн — самой модной теории последних десятилетий. «Вера» посвящена догматам, на которых стоит квантовая механика. А «Фантазия» касается ни много ни мало — теорий происхождения известной нам Вселенной.

Машинное обучение без лишних слов

Sun, 23 Oct 2022 20:43:46 +0000

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»

Совершенный алгоритм. Жадные алгоритмы и динамическое программирование

Fri, 12 Aug 2022 20:33:41 +0000

Алгоритмы — это сердце и душа computer science. Без них не обойтись, они есть везде — от сетевой маршрутизации и расчетов по геномике до криптографии и машинного обучения. «Совершенный алгоритм» превратит вас в настоящего профи, который будет ставить задачи и мастерски их решать как в жизни, так и на собеседовании при приеме на работу в любую IT-компанию. В новой книге Тим Рафгарден расскажет о жадных алгоритмах (задача планирования, минимальные остовные деревья, кластеризация, коды Хаффмана) и динамическом программировании (задача о рюкзаке, выравнивание последовательностей, кратчайшие пути, оптимальные деревья поиска). Серия книг «Совершенный алгоритм» адресована тем, у кого уже есть опыт программирования, и основана на онлайн-курсах, которые регулярно проводятся с 2012 года. Вы перейдете на новый уровень, чтобы увидеть общую картину, разобраться в низкоуровневых концепциях и математических нюансах. Познакомиться с дополнительными материалами и видеороликами автора (на английском языке) можно на сайте www.algorithmsilluminated.orgТим Рафгарден — профессор Computer Science и Management Science and Engineering в Стэнфордском университете. Он изучает связи между информатикой и экономикой и занимается задачами разработки, анализа, приложений и ограничений алгоритмов. Среди его многочисленных наград — премии Калай (2016), Гёделя (2012) и Грейс Мюррей Хоппер (2009).