Работайте над задачами компьютерной науки, используя как базовые, так и современные алгоритмы в машинном обучении.

Используйте базовые и современные алгоритмы машинного обучения для решения задач компьютерной науки.

Спонсорский контент

Умение использовать алгоритмы для решения реальных проблем – это необходимый навык для любого разработчика или программиста. Но большая проблема заключается в том, чтобы отыскать наиболее актуальные алгоритмы из большого количества. 

Эта книга (50 алгоритмов, которые должен знать каждый программист) поможет вам не только развить навыки выбора и использования алгоритма для решения проблем в реальном мире, но и понять, как они работают. 

Вы начнете с введения в алгоритмы и изучения различных методов их разработки, а затем узнаете, как реализовывать разные типы алгоритмов на практических примерах. После этого вы познакомитесь с линейным программированием, ранжированием страниц и графами, а затем будете работать с алгоритмами машинного обучения, чтобы понять математическую составляющую и логику их работы. Кроме того, книга рассмотрит современные техники глубокого обучения, включая Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU) и Recurrent Neural Networks (RNNs), предоставляя представление о их применении. Также будут исследованы генеративные алгоритмы и большие языковые модели (LLMs), такие как ChatGPT, раскрывающие алгоритмы, методологии и архитектуры, лежащие в их основе. 

Через примеры решения практических задач вы узнаете, как оптимально применять эти алгоритмы перед тем, как сосредоточитесь на алгоритмах глубокого обучения и изучите разные типы моделей глубокого обучения вместе с их практическим использованием. Наконец, вы освоите техники параллельной обработки, что позволит использовать эти алгоритмы для задач с высоким вычислительным нагрузкой. 

В конце этой книги, вы сможете искусно решать реальные вычислительные проблемы, используя широкий спектр алгоритмов, включая современные техники глубокого обучения. 

Спешите, возьмите свою копию по ссылке: https://packt.link/wAk8W