Глубокое обучение на Python. 2-е межд. издание Шолле Ф. 9785446119097
Автор: Юзбашев З.Ю. Название: Аускультация сердца: новые возможности старого метода: Учебное пособие для студентов медвузов и слушателей курсов последипломного обучения ISBN: 5998600770 ISBN-13(EAN): 9785998600777 Издательство: МИА изд. Рейтинг: Цена: 307.00 р. Наличие на складе: Есть Описание: Представлена новая концепция методики выслушивания сердца, основанная на прослушивании вместо стандартных "клапанных" точек зон проекции камер сердца и магистральных сосудов, меняющих свою топику и величину в зависимости от степени наполнения их кровью, изменения размеров, а также поворотов органа при приобретенных пороках сердца. Освоение методики позволяет избегать диагностических ошибок в определении происхождения сердечных шумов, способствует правильной трактовке данных физикального исследования сердца и сосудов. Для врачей общей практики, семейных врачей, кардиологов (терапевтов и хирургов), слушателей курсов последипломного образования и студентов медицинских вузов.
Автор: Леонгард Э.И., Самсонова Е.Г., Иванова Е.А. Название: Я не хочу молчать! Опыт работы по обучению детей с нарушениями слуха по методу Леонгард ISBN: 5421204588 ISBN-13(EAN): 9785421204589 Издательство: Теревинф Рейтинг: Цена: 640.00 р. Наличие на складе: Отгружается в течение 3-7 дней Описание: В книге представлен практический опыт абилитации и реабилитации глухих и слабослышащих детей дошкольного и школьного возраста в разных условиях воспитания и обучения - в семье, в детском саду и в школе. Данный опыт базируется на теории, лежащей в основе психолого-педагогической "Системы формирования и развития речевого слуха и речевого общения у детей с нарушением слуха", существующей с 1966 года.
Книга предназначена сурдопедагогам и воспитателям специальных дошкольных групп, специальных дошкольных учреждений и всем, кто имеет отношение к воспитанию и обучению глухих и слабослышащих детей, а также родителям. Может быть интересна психологам, педагогам и воспитателям, работающим со слышащими дошкольниками, и родителям слышащих детей.
Автор: Чаудхури К. Название: Математика и архитектура глубокого обучения ISBN: 5446141679 ISBN-13(EAN): 9785446141678 Издательство: Питер Рейтинг: Цена: 4095.00 р. Наличие на складе: Отгружается в течение 1-7 дней
Автор: Евгений Черняк Название: Введение в глубокое обучение ISBN: 5907203102 ISBN-13(EAN): 9785907203105 Издательство: Диалектика (Вильямс) Рейтинг: Цена: 960.00 р. Наличие на складе: Отгружается в течение 2-7 дней
Автор: Теофили Т. Название: Глубокое обучение для поисковых систем ISBN: 5970607762 ISBN-13(EAN): 9785970607763 Издательство: ДМК Рейтинг: Цена: 1798.00 р. Наличие на складе: Невозможна поставка.
Автор: Лонца А. Название: Алгоритмы обучения с подкреплением на Python ISBN: 5970608556 ISBN-13(EAN): 9785970608555 Издательство: ДМК Рейтинг: Цена: 1798.00 р. Наличие на складе: Невозможна поставка.
Автор: Рашка Название: Python и машинное обучение ISBN: ISBN-13(EAN): Издательство: <временно неизвестно> Рейтинг: Цена: 0.00 р. 0.00 Наличие на складе: Нет в наличии.
Автор: Рашка С. Название: Python и машинное обучение ISBN: 5970604097 ISBN-13(EAN): 9785970604090 Издательство: ДМК Рейтинг: Цена: 2338.00 р. Наличие на складе: Невозможна поставка.
Автор: Шарден Б.,Массарон Л.,Боскетти А. Название: Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python ISBN: 5970605069 ISBN-13(EAN): 9785970605066 Издательство: ДМК Рейтинг: Цена: 3600.00 р. Наличие на складе: Невозможна поставка.
Автор: Элбон К. Название: Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов ISBN: 5977540566 ISBN-13(EAN): 9785977540568 Издательство: БХВ - Петербург Рейтинг: Цена: 1206.00 р. Наличие на складе: Невозможна поставка. Описание: Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python и его библиотеками, в том числе pandas и scikit-learn. Решения всех задач сопровождаются подробными объяснениями. Каждый рецепт содержит работающий программный код, который можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; уменьшения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.
