Не теряем надежды.
Пропал котик 😭😭😭
Окрас темно-коричневый
Последний раз видели в коридоре на Строителей ,4 (общежитие)
Просмотрели каждый угол !
Если видели , сообщите пожалуйста
89201402467 !!!
Нашедшему денежное вознаграждение
5000₽
Хозяйка его очень любит и ждет!
Анонимно
Уважаемые покупатели приехали тюльпаны и мимоза( фото именно их)
Только у нас тюльпаны по 100₽ и 120₽🌷
Салон «Цветов и Подарков» Комарова 1 ( фабрика )
тел 89010421099
Встречайте Кефира — великолепного мейн-куна из России. Его размеры настолько впечатляют, что некоторые люди принимают его за собаку.
Во время пандемии Юлия из Старого Оскола решила завести котёнка, чтобы скрасить время, проведённое дома. Но она и представить не могла, насколько большим вырастет этот пушистый комочек.
Сейчас Кефир весит 12,5 килограммов, и это ещё не предел — мейн-куны могут расти до трёх-четырёх лет. Несмотря на свои внушительные габариты, Кефир — очень ласковый и общительный кот.
📚Обзор книги «Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn»
Авторы: Лю Юси (Хэйден), Мирджалили Вахид, Рашка Себастьян
Издательство: Packt Publishing
Год издания: 2022
📖 Общая информация
Книга «Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn» – это комплексное руководство по современным методам машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL), использующее два наиболее популярных инструмента: Scikit-Learn для традиционного ML и PyTorch для нейронных сетей и DL.
Авторы книги – эксперты в области машинного обучения и искусственного интеллекта, а Себастьян Рашка также известен своей популярной книгой «Python и машинное обучение».
🎯 Кому подойдет эта книга?
Книга рассчитана на:
✔ Разработчиков, изучающих машинное обучение с нуля.
✔ Практиков, желающих освоить PyTorch.
✔ Специалистов по анализу данных, которые хотят расширить знания в глубоком обучении.
✔ Студентов и преподавателей в области AI и Data Science.
🔹 Требуется базовое знание Python и основ алгебры (линейная алгебра, матрицы, вероятности).
🔍 Структура книги и ключевые темы
Книга охватывает широкий спектр тем – от основ машинного обучения до продвинутого глубокого обучения с PyTorch.
📌 Часть 1: Основы машинного обучения
✅ Введение в машинное обучение, основные концепции.
✅ Обзор Scikit-Learn и его возможностей.
✅ Обучение с учителем: регрессия и классификация.
✅ Обучение без учителя: кластеризация, понижение размерности.
✅ Оценка моделей, переобучение и методы борьбы с ним.
📌 Часть 2: Глубокое обучение и PyTorch
✅ Основы нейронных сетей и обратного распространения ошибки.
✅ Работа с PyTorch: тензоры, градиенты, обучение моделей.
✅ Архитектуры нейросетей: сверточные (CNN), рекуррентные (RNN), трансформеры.
✅ Практическое применение: компьютерное зрение, обработка естественного языка (NLP).
📌 Часть 3: Современные подходы и оптимизация
✅ Трансформеры и их применение в NLP.
✅ Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning).
✅ Разработка и развертывание моделей.
✅ Производительность и масштабирование.
⭐ Плюсы книги
✔ Комбинация Scikit-Learn и PyTorch – редкое сочетание, которое делает книгу полезной как для начинающих, так и для продвинутых пользователей.
✔ Практическая направленность – много примеров кода, которые можно сразу применять.
✔ Глубокий разбор PyTorch – лучшее руководство для тех, кто хочет уйти от TensorFlow.
✔ Актуальность – охвачены современные тренды: трансформеры, RL, развёртывание моделей.
❗ Минусы книги
❌ Большой объем информации – для новичков может показаться сложной.
❌ Некоторые главы требуют хорошего понимания математики.
❌ Код может быстро устаревать из-за обновлений библиотек.
🔥 Вывод
«Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn» – это отличное руководство для всех, кто хочет глубже разобраться в машинном обучении и глубоком обучении. Книга охватывает как базовые алгоритмы ML, так и продвинутые архитектуры нейросетей, а PyTorch подается доступно даже для новичков.
Если вам нужен современный и практический учебник по машинному обучению, это один из лучших вариантов на сегодняшний день. 🔥📘
#book@bookflow
Заброшенная психиатрическая больница Алленберг
В Калининграде есть место, которое вызывает настоящий страх — это психиатрическая больница Алленберг. Её строительство началось в 1848 году на территории Пруссии. Постепенно больница расширялась, и к 1900 году в ней находилось 1000 душевнобольных, а к 1929 году их число возросло до 1400 человек.
Чтобы попасть сюда, не обязательно было быть настоящим психом в классическом понимании этого слова. Например, лунатизма или сильной депрессии порой было достаточно, чтобы оказаться здесь. Пациентов пытались лечить различными способами, которые могли бы показаться не совсем гуманными по современным меркам.
В 1940 году здание было занято войсками СС под казармы. По одной из версий, больных расстреляли. После войны здание было передано в управление Вооружённых сил СССР, где находилось вплоть до 2012 года. Сейчас это место заброшено, и ведутся споры о его будущем.
📌 Подборка книг по машинному обучению
🔹Грокаем машинное обучение
Автор: Луис Серрано
Автор рассказывает, что такое машинное обучение и показывает его на примере выявления спама и распознавания изображений. Язык программирования — Python. Тут же раскрываются разные методы машинного обучения, освоить которые можно даже со школьным уровнем математики.
🔹Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
Авторы: Себастьян Рашка, Юси Лю, Вахид Мирджалили
Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn — самая объемная из когда-либо издававшихся книг по ML и DL. Сами авторы позиционируют ее в качестве универсального пособия, которое подойдет как начинающим дата-сайентистам, включая слушателей ИТ-курсов, так и опытным экспертам в Machine Learning & Deep Learning.
🔹Математика в машинном обучении
Авторы: Дайзенрот Марк Питер, Фейзал А. Альдо, Он Чен Сунь
В книге читателя знакомят с базовыми математическими концепциями, которые будут полезны любому специалисту. Потом плавно переводят к четырем основным методам МО: линейной регрессии, методу главных компонент, гауссову моделированию и методу опорных векторов.
Чтобы понять эту книгу, читатель должен иметь представление о производных и интегралах, геометрических двумерных и трехмерных векторах.
🔹Машинное обучение. Портфолио реальных проектов
Автор: Алексей Григорьев
В книге приводятся практические сценарии с подробным объяснением результатов анализа поведения клиентов, прогнозирования цен и оценки рисков бизнеса. Предназначена в основном для новичков.
«Машинное обучение» построено на основе реальных кейсов разных компаний и предпринимателей. Авторы помогают читателю разбираться в прогнозировании цен на автомобили и предсказывать отток клиентов. А еще читателя научат развертывать приложения с Kubernetes и Kubeflow.
🔹System Design. Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью
Автор: Алекс Сюй
Это практическое пособие по подготовке к собеседованиям по проектированию систем машинного обучения. Предназначено для программистов уровня Junior+ и выше. Авторы приводят примеры реальных вопросов с технических интервью и объясняют, почему интервьюеры все это спрашивают. Всего в книге 10 вопросов собеседований с подробными ответами. Заодно читателя учат решать сложные задачи машинного обучения.
🔹Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей
Авторы: Сергей Николенко, Артур Кадурин, Екатерина Архангельская
Как вы уже поняли, я большой фанат Сергея Николенко. Из всего сообщества российских ученых в области ИИ он отличается огромным дружелюбием и общительностью. А его книга — основа основ для сотен специалистов в области глубокого обучения. В ней описывается история глубокого обучения и его основные идеи. Авторы показывают, как это все работает в современном мире и какие у направления есть перспективы.
👉 [club16108331|@itmozg]
