Learning TensorFlow.js: Powerful Machine Learning in JavaScript Автор: Gant Laborde... - Пряник - мемы, смешные картинки и веселые посты на любой вкус

Learning TensorFlow.js: Powerful Machine Learning in JavaScript
Автор: Gant Laborde (2021)

https://t.me/bfbook/3240

Учитывая спрос на ИИ и повсеместное распространение JavaScript, выпуск TensorFlow.js был неизбежен. В этом руководстве автор предлагает практический комплексный подход к основам TensorFlow.js для широкой аудитории, в которую входят специалисты по данным, инженеры, веб-разработчики, студенты и исследователи.

Во время чтения книги вы:
✔Изучите тензоры, фундаментальную структуру машинного обучения;
✔Преобразуете данные в тензоры и обратно на реальном примере;
✔Соедините ИИ с Интернетом с помощью TensorFlow.js;
✔Создадите и обучите свои собственные тренировочные модели с нуля.

https://t.me/bfbook/3240

#book@bookflow

Программирование

0 комментариев

2 лет назад

124

TypeScript Quickly
Авторы: Yakov Fain, Anton Moiseev (2020)

https://t.me/itmozg/9503

TypeScript - это JavaScript с важным обновлением! Добавив строгую систему типов в JavaScript, TypeScript может помочь вам устранить целые категории ошибок времени выполнения. Читая книгу, вы c помощью практических примеров и проектов научитесь создавать надежные приложения под руководством опытных веб-разработчиков Якова Файна и Антона Моисеева.

Что внутри:
✔Освоение синтаксиса TypeScript;
✔Использование TypeScript с библиотеками JavaScript;
✔Работа с Babel и Webpack;
✔Разработка приложений с TypeScript с использованием Angular, React и Vue.

https://t.me/itmozg/9503

#book@bookflow

Программирование

0 комментариев

2 лет назад

137

Hands-On Unsupervised Learning Using Python
Автор: Ankur A. Patel (2020)

https://t.me/bfbook/3237

Многие эксперты считают, что машинное обучение без учителя - это новый рубеж в области искусственного интеллекта, который может стать ключом к святому Граалю в исследованиях ИИ, так называемому общему искусственному интеллекту. Поскольку большая часть мировых данных немаркирована, традиционное обучение с учителем часто не может быть применено; здесь помогает Unsupervised Learning. Неконтролируемое обучение может быть применено в работе с немаркированными наборами данных, чтобы обнаруживать значимые закономерности, скрытые глубоко в данных, шаблоны, которые могут быть почти никогда не раскрыты людьми.

https://t.me/bfbook/3237

#book@bookflow