📖Beginner’s Guide to Streamlit with Python
🖋Sujay Raghavendra | 2023
Эта книга познакомит вас с основами Streamlit, платформы приложений на основе Python, используемой для создания интерактивных информационных панелей и веб-приложений для машинного обучения. Streamlit сокращает время разработки прототипов веб-приложений для обработки данных и моделей машинного обучения. Как вы увидите, Streamlit помогает разрабатывать аналитику, расширяющую возможности обработки данных, создавать динамичный пользовательский опыт и демонстрирует данные для моделей data science и машинного обучения.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python
🖋Sujay Raghavendra | 2023
Эта книга познакомит вас с основами Streamlit, платформы приложений на основе Python, используемой для создания интерактивных информационных панелей и веб-приложений для машинного обучения. Streamlit сокращает время разработки прототипов веб-приложений для обработки данных и моделей машинного обучения. Как вы увидите, Streamlit помогает разрабатывать аналитику, расширяющую возможности обработки данных, создавать динамичный пользовательский опыт и демонстрирует данные для моделей data science и машинного обучения.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python
📖Practical Deep Learning
🖋Ronald T. Kneusel | 2021
Если вы интересовались машинным обучением, но не знали, с чего начать, то это именно та книга, которую вы ждали. В ней, посвященной области машинного обучения, известной как глубокое обучение, объясняются основные концепции и дается основа, необходимая для создания собственных моделей. Вместо того чтобы просто излагать рецепты использования существующих наборов инструментов, практическое глубокое обучение расскажет вам о том, зачем нужно глубокое обучение, и вдохновит вас на дальнейшие исследования.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python
🖋Ronald T. Kneusel | 2021
Если вы интересовались машинным обучением, но не знали, с чего начать, то это именно та книга, которую вы ждали. В ней, посвященной области машинного обучения, известной как глубокое обучение, объясняются основные концепции и дается основа, необходимая для создания собственных моделей. Вместо того чтобы просто излагать рецепты использования существующих наборов инструментов, практическое глубокое обучение расскажет вам о том, зачем нужно глубокое обучение, и вдохновит вас на дальнейшие исследования.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python
📖Pretrain Vision and Large Language Models in Python
🖋Emily Webber | 2023
Овладейте искусством разработки концепции и больших языковых моделей с помощью концептуальных основ и рекомендаций отраслевых экспертов. Узнайте о сервисах AWS и шаблонах проектирования с соответствующими примерами кодирования.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python
🖋Emily Webber | 2023
Овладейте искусством разработки концепции и больших языковых моделей с помощью концептуальных основ и рекомендаций отраслевых экспертов. Узнайте о сервисах AWS и шаблонах проектирования с соответствующими примерами кодирования.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python
📖Hands-on ML Projects with OpenCV
🖋Mugesh S. | 2023
Эта книга представляет собой подробное руководство, в котором методы машинного обучения объединены с OpenCV, самой популярной библиотекой компьютерного зрения, использующей Python. Книга знакомит с фундаментальными концепциями машинного обучения и компьютерного зрения, а также с практическим применением OpenCV. Концепции, связанные с предварительной обработкой изображений, методами определения контуров и пороговых значений, обнаружением движения и отслеживанием, объясняются поэтапно с использованием кода и фрагментов выходных данных.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python
🖋Mugesh S. | 2023
Эта книга представляет собой подробное руководство, в котором методы машинного обучения объединены с OpenCV, самой популярной библиотекой компьютерного зрения, использующей Python. Книга знакомит с фундаментальными концепциями машинного обучения и компьютерного зрения, а также с практическим применением OpenCV. Концепции, связанные с предварительной обработкой изображений, методами определения контуров и пороговых значений, обнаружением движения и отслеживанием, объясняются поэтапно с использованием кода и фрагментов выходных данных.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python