Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем использовать современные системы распознавания лиц или алгоритмы прогнозирования на фондовом рынке, вам придется разобраться с соответствующим инструментарием и набором инструкций, чтобы затем без проблем создавать собственные системы.
Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель – познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач. От обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решать задачи классификации, кластеризации, регрессии и прогнозирования.

зарубежная компьютерная литература

программирование

искусственный интеллект

эффективные алгоритмы

машинное обучение

Машинное обучение и TensorFlow (pdf+epub)

Карьера программиста

Грокаем алгоритмы

UML 2.0. Объектно-ориентированное моделирование и разработка

HTML5 и CSS3. Веб-разработка по стандартам нового поколения

Мифический человеко-месяц, или Как создаются программные системы

Библиотека программиста (Питер)

biblioteka-programmista-piter

Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся (pdf+epub)

Грокаем алгоритмы искусcтвенного интеллекта (pdf + epub)

Экстремальное программирование. Разработка через тестирование