Python
Вес 1230

Описание:
Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете обращаться в ходе построения систем машинного обучения. Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями, работающими примерами и детально раскрывает все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения. Третье издание книги обновлено с целью учета версии библиотеки TensorFlow-2 и последних добавлений в scikit-learn. Оно расширено для охвата двух самых современных методик машинного обучения: обучения с подкреплением и порождающих состязательных сетей. Эта книга — ваш попутчик в машинном обучении с применением Python, будь вы разработчиком приложений на языке Python, не знакомым с машинным обучением, или разработчиком, желающим углубить свои знания в современных областях.

Описание:
Язык Python настолько прост, что научиться продуктивно писать на нем программы можно быстро, но зачастую вы при этом используете не все имеющиеся в нем возможности. Это практическое пособие покажет, как создавать эффективный идиоматичный код на Python, задействуя его лучшие - и иногда несправедливо игнорируемые - черты. Автор, Лучано Рамальо, рассказывает от базовых средствах и библиотеках Python и демонстрирует, как сделать код одновременно короче, быстрее и понятнее. Многие опытные программисты стараются подогнать Python под приемы, знакомые им по работе с другими языками. Эта книга покажет им, как достичь истинного профессионализма в программировании на Python 3. В книге рассматриваются следующие темы. Модель данных в Python: почему специальные методы лежат в основе единообразного поведения объектов. Структуры данных: как в полной мере задействовать встроенные типы, о дуализме текста и байтов в век Unicode. Функции как объекты: взгляд на функции Python как на полноправные объекты и как это отражается на популярных паттернах проектирования. Объектно-ориентированные идиомы: создание классов на основе знаний о ссылках, изменяемости, интерфейсов, перегрузке операторов и множественном наследовании. Управление потоком выполнения: контекстные менеджеры, генераторы, сопрограммы и параллелизм с применением пакетов concurrent.futures и asyncio. Метапрограммирование: как работают свойства, дескрипторы атрибутов, декораторы классов и метаклассы. Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.