Машинное обучение - один из самых быстро развивающихся разделов информатики, с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги - познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия. Книга задумывалась как повышенный курс для студентов средних и старших курсов, фундаментальные основы и алгоритмы машинного обучения излагаются в форме, доступной студентам и читателям, не являющимся специалистами в области математической статистики, информатики, математики и технических дисциплин. Важнейшие алгоритмы машинного обучения Когда необходимо машинное обучение Вычислительная сложность обучения Обучение нейронных сетей Оценка максимального правдоподобия Инструмент для извлечения информации из больших наборов данных

Машинное обучение - один из самых быстро развивающихся разделов информатики, с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги - познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия. .Книга задумывалась как повышенный курс для студентов средних и старших курсов, фундаментальные основы и алгоритмы машинного обучения излагаются в форме, доступной студентам и читателям, не являющимся специалистами в области математической статистики, информатики, математики и технических дисциплин. .Важнейшие алгоритмы машинного обучения .Когда необходимо машинное обучение .Вычислительная сложность обучения .Обучение нейронных сетей .Оценка максимального правдоподобия .Инструмент для извлечения информации из больших наборов данных

Машинное обучение - один из самых быстро развивающихся разделов информатики, с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги - познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия. .Книга задумывалась как повышенный курс для студентов средних и старших курсов, фундаментальные основы и алгоритмы машинного обучения излагаются в форме, доступной студентам и читателям, не являющимся специалистами в области математической статистики, информатики, математики и технических дисциплин. .Важнейшие алгоритмы машинного обучения .Когда необходимо машинное обучение .Вычислительная сложность обучения .Обучение нейронных сетей .Оценка максимального правдоподобия .Инструмент для извлечения информации из больших наборов данных

Сто лет назад на мир, в котором живет Шай, обрушилась таинственная болезнь: чернила распространялись по венам, убивая людей. Поселения вымирали быстрее, чем успевали понять от чего. Тогда могущественными магами - бардами - было принято решение запретить слова, которые несут угрозу. Прошло много лет, но болезнь так и не исчезла. А Шай начала замечать странные вещи вокруг себя. Стоило ей закончить вышивку, как неподалеку она материализовывалась. Испугавшись, что это симптомы болезни, девушка решает рассказать обо всем бардам. Но маги уверены, что она здорова. А на следующий день Шай находит свою мать с кинжалом в груди… В деревне убеждены, что женщина погибла из-за несчастного случая, хотя все указывает на убийство. Не зная, кому доверять, Шай отправляется на поиски правды, но лишь сталкивается с новой ложью, и от нее уже невозможно сбежать…

Шай Голдстайн - успешная продюсер на радио и обожает свою работу. Но на станции появляется Доминик Юн, недавний выпускник престижного университета, убежденный, что знает об индустрии все. Их взгляды, мягко говоря, расходятся и их ежедневные пикировки привлекают внимание шефа. Когда едва держащейся на плаву радиостанции требуется новое шоу, Доминик и Шай делают предложение от которого невозможно отказаться. Им придется стать соведущими. Им придется выдумать историю отношений. Им придется притвориться бывшими и давать советы слушателям в прямом эфире. Но похоже они так хороши в своих ролях, что "подкаст бывших" может превратиться в "подкаст будущих"...

Шай Голдстайн - успешная продюсер на радио и обожает свою работу. Но на станции появляется Доминик Юн, недавний выпускник престижного университета, убежденный, что знает об индустрии все. Их взгляды, мягко говоря, расходятся и их ежедневные пикировки привлекают внимание шефа. Когда едва держащейся на плаву радиостанции требуется новое шоу, Доминик и Шай делают предложение от которого невозможно отказаться. Им придется стать соведущими. Им придется выдумать историю отношений. Им придется притвориться бывшими и давать советы слушателям в прямом эфире. Но похоже они так хороши в своих ролях, что "подкаст бывших" может превратиться в "подкаст будущих"...

После взрыва планеты Эгида VII корабль "Ишимура" с осколками Обелиска на борту безжизненно дрейфует в открытом космосе… пока его не обнаруживает бригада нелегальных шахтёров, известных как "сороки". Решив опередить агентов земного правительства и захватить артефакт с целью наживы, "сороки" совершают вылазку на корабль.Однако космическое судно только на первый взгляд кажется заброшенным. Когда по всему "Ишимуре" один за другим начинают пробуждаться некроморфы, всё, что остаётся "сорокам", – это спасать свои жизни.

Во время патрулирования объектов на планете Уксор сержант земного правительства Джон Карвер становится свидетелем нападения юнитологов на Плащаницу – конструкцию, охраняющую Красный Обелиск. Религиозные фанатики жаждут любой ценой освободить священный артефакт, способный вызвать эпидемию некроморфов и уничтожить планету. Карвер объединяется с Элли Лэнгфорд и капитаном Робертом Нортоном, чтобы узнать всю правду об Обелисках и покончить с ними раз и навсегда.

После взрыва планеты Эгида VII корабль "Ишимура" с осколками Обелиска на борту безжизненно дрейфует в открытом космосе… пока его не обнаруживает бригада нелегальных шахтёров, известных как "сороки". Решив опередить агентов земного правительства и захватить артефакт с целью наживы, "сороки" совершают вылазку на корабль.Однако космическое судно только на первый взгляд кажется заброшенным. Когда по всему "Ишимуре" один за другим начинают пробуждаться некроморфы, всё, что остаётся "сорокам", – это спасать свои жизни.

Во время патрулирования объектов на планете Уксор сержант земного правительства Джон Карвер становится свидетелем нападения юнитологов на Плащаницу – конструкцию, охраняющую Красный Обелиск. Религиозные фанатики жаждут любой ценой освободить священный артефакт, способный вызвать эпидемию некроморфов и уничтожить планету. Карвер объединяется с Элли Лэнгфорд и капитаном Робертом Нортоном, чтобы узнать всю правду об Обелисках и покончить с ними раз и навсегда.

Искатели счастья со всех окрестных земель стремятся в Дальнюю Страну в поисках наживы. Здесь нет единой власти и торжествует право сильного. Золото сводит с ума, а будущее принадлежит Союзу. Авантюрный роман-вестерн "Красная страна" — захватывающее возвращение в мир Земного Круга с "самой везучей женщиной" Шай Соут и солдатом удачи Никомо Коской, "самым трусливым трусом" Кротким и толковым стряпчим Темплом.

Освойте ключевые навыки проектирования, разработки и развертывания приложений на базе машинного обучения (МО)!Пошаговое руководство по созданию МО-приложений с упором на практику: для специалистов по обработке данных, разработчиков программного обеспечения и продакт-менеджеров.Читая эту книгу, вы шаг за шагом создадите реальное практическое приложение — от идеи до внедрения. В вашем распоряжении примеры кодов, иллюстрации, скриншоты и интервью с ведущими специалистами отрасли.Вы научитесь планировать и измерять успех МО-проектов, разберетесь, как построить рабочую модель, освоите способы ее итеративной доработки. И, наконец, познакомитесь со стратегиями развертывания и мониторинга.Книга поможет:• Определить цель вашего МО-проекта• Быстро построить первый сквозной пайплайн и найти исходный датасет• Обучить модель и устранить узкие места в ее производительности• Развернуть модель и осуществить ее мониторинг

Книга старшего экономиста Федерального резервного банка Бостона, профессора Оза Шая посвящена рынкам, их организации и функционированию. Она вводит нас в удивительный мир функционирования сложных систем на примере рыночных структур и одновременно позволяет узнать и понять, можно ли его улучшить и если да, то как. Этот учебник не только знакомит читателя с современной теорией рынков, но и позволяет научиться анализировать экономические явления с помощью достаточно простого инструментария. Все утверждения в нем четко изложены и доказаны, так что читатель обучается тому, как формулировать гипотезы, проверять их и исследовать зависимость получаемых результатов от тех или иных предположений, а это очень важно для любого аналитика. Учебник предназначен для студентов экономических и технических, физико-математических вузов, а также инженеров, экономистов, аналитиков, предпринимателей и всех тех, кому интересны проблемы современной экономики. . .

Книга старшего экономиста Федерального резервного банка Бостона, профессора Оза Шая посвящена рынкам, их организации и функционированию. Она вводит нас в удивительный мир функционирования сложных систем на примере рыночных структур и одновременно позволяет узнать и понять, можно ли его улучшить и если да, то как. Этот учебник не только знакомит читателя с современной теорией рынков, но и позволяет научиться анализировать экономические явления с помощью достаточно простого инструментария. Все утверждения в нем четко изложены и доказаны, так что читатель обучается тому, как формулировать гипотезы, проверять их и исследовать зависимость получаемых результатов от тех или иных предположений, а это очень важно для любого аналитика. Учебник предназначен для студентов экономических и технических, физико-математических вузов, а также инженеров, экономистов, аналитиков, предпринимателей и всех тех, кому интересны проблемы современной экономики. . .

Освойте ключевые навыки проектирования, разработки и развертывания приложений на базе машинного обучения (МО)!Пошаговое руководство по созданию МО-приложений с упором на практику: для специалистов по обработке данных, разработчиков программного обеспечения и продакт-менеджеров.Читая эту книгу, вы шаг за шагом создадите реальное практическое приложение — от идеи до внедрения. В вашем распоряжении примеры кодов, иллюстрации, скриншоты и интервью с ведущими специалистами отрасли.Вы научитесь планировать и измерять успех МО-проектов, разберетесь, как построить рабочую модель, освоите способы ее итеративной доработки. И, наконец, познакомитесь со стратегиями развертывания и мониторинга.Книга поможет:•Определить цель вашего МО-проекта•Быстро построить первый сквозной пайплайн и найти исходный датасет•Обучить модель и устранить узкие места в ее производительности•Развернуть модель и осуществить ее мониторинг

Освойте ключевые навыки проектирования, разработки и развертывания приложений на базе машинного обучения (МО)! Пошаговое руководство по созданию МО-приложений с упором на практику: для специалистов по обработке данных, разработчиков программного обеспечения и продакт-менеджеров. Читая эту книгу, вы шаг за шагом создадите реальное практическое приложение — от идеи до внедрения. В вашем распоряжении примеры кодов, иллюстрации, скриншоты и интервью с ведущими специалистами отрасли. Вы научитесь планировать и измерять успех МО-проектов, разберетесь, как построить рабочую модель, освоите способы ее итеративной доработки. И, наконец, познакомитесь со стратегиями развертывания и мониторинга. Книга поможет: • Определить цель вашего МО-проекта • Быстро построить первый сквозной пайплайн и найти исходный датасет • Обучить модель и устранить узкие места в ее производительности • Развернуть модель и осуществить ее мониторинг