де прадо м машинное обучение алгоритмы для бизнеса
Де Прадо М. Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса
Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают - самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов.
1539 Руб.
Де Прадо М. Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса
Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают - самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов.
1539 Руб.
Де Прадо Маркос Лопес Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса
Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают — самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов. Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое, а инвестиции перестанут быть синоним азартных игр. Воспользуйтесь шансом поучаствовать в «машинной революции», для этого достаточно познакомиться с первой книгой, в которой приведен полный и систематический анализ методов машинного обучения применительно к финансам: начиная со структур финансовых данных, маркировки финансового ряда, взвешиванию выборки, дифференцированию временного ряда... и заканчивая целой частью, посвященной правильному бэктестированию инвестиционных стратегий.
1999 Руб.
Прадо Маркос Лопез де Машинное обучение. Алгоритмы для бизнеса
Маркое Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают, — самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов..Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое, а инвестиции перестанут быть синонимом азартных игр..Воспользуйтесь шансом поучаствовать в «машинной революции», для этого достаточно познакомиться с первой книгой, в которой приведен полный и систематический анализ методов машинного обучения применительно к финансам: начиная со структур финансовых данных, маркировки финансового ряда, взвешиванию выборки, дифференцированию временного ряда... и заканчивая целой частью, посвященной правильному бэктестированию инвестиционных стратегий.
1539 Руб.
Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса
Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают - самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов.Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое, а инвестиции перестанут быть синоним азартных игр. Воспользуйтесь шансом поучаствовать в «машинной революции», для этого достаточно познакомиться с первой книгой, в которой приведен полный и систематический анализ методов машинного обучения применительно к финансам: начиная со структур финансовых данных, маркировки финансового ряда, взвешиванию выборки, дифференцированию временного ряда... и заканчивая целой частью, посвященной правильному бэктестированию инвестиционных стратегий.Об автореМаркос Лопез де Прадо управляет многомиллиардными фондами, используя алгоритмы МО и суперкомпьютеры. Он основал компанию Guggenheim Partners’ Quantitative Investment Strategies (QIS), где разработал высокоэффективные стратегии, позволяющие гарантировать максимальные возвраты на вложенный капитал с поправкой на риск, затем выкупил QIS и успешно развернул этот бизнес в 2018 году.Маркос Лопез де Прадо входит в топ-10 самых читаемых авторов в области финансов благодаря десяткам научных статей, посвященных машинному обучению.
1099 Руб.
Машинное обучение для бизнеса и маркетинга
Наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности, и эта книга является живым портретом цифровых преобразований в маркетинге. Анализ данных и интеллектуальные алгоритмы позволяют автоматизировать трудоемкие маркетинговые задачи. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что имеет большое значение в постоянно ускоряющейся конкурентной среде. "Эта книга — живой портрет цифровых преобразований в маркетинге. Она показывает, как наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности. Подробно описывается, как подходы на основе анализа данных и интеллектуальных алгоритмов способствуют глубокой автоматизации традиционно трудоемких маркетинговых задач. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что важно в нашей постоянно ускоряющейся конкурентной среде. Эту книгу обязательно должны прочитать и специалисты по обработке данных, и специалисты по маркетингу, а лучше, если они будут читать ее вместе."Андрей Себрант, директор по стратегическому маркетингу, Яндекс
1363 Руб.
Кацов Илья Машинное обучение для бизнеса и маркетинга
Наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности, и эта книга является живым портретом цифровых преобразований в маркетинге. Анализ данных и интеллектуальные алгоритмы позволяют автоматизировать трудоемкие маркетинговые задачи. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что имеет большое значение в постоянно ускоряющейся конкурентной среде. "Эта книга - живой портрет цифровых преобразований в маркетинге. Она показывает, как наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности. Подробно описывается, как подходы на основе анализа данных и интеллектуальных алгоритмов способствуют глубокой автоматизации традиционно трудоемких маркетинговых задач. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что важно в нашей постоянно ускоряющейся конкурентной среде. Эту книгу обязательно должны прочитать и специалисты по обработке данных, и специалисты по маркетингу, а лучше, если они будут читать ее вместе." Андрей Себрант, директор по стратегическому маркетингу, Яндекс.
2101 Руб.
Кацов И. Машинное обучение для бизнеса и маркетинга
Наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности, и эта книга является живым портретом цифровых преобразований в маркетинге. Анализ данных и интеллектуальные алгоритмы позволяют автоматизировать трудоемкие маркетинговые задачи. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что имеет большое значение в постоянно ускоряющейся конкурентной среде. "Эта книга — живой портрет цифровых преобразований в маркетинге. Она показывает, как наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности. Подробно описывается, как подходы на основе анализа данных и интеллектуальных алгоритмов способствуют глубокой автоматизации традиционно трудоемких маркетинговых задач. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что важно в нашей постоянно ускоряющейся конкурентной среде. Эту книгу обязательно должны прочитать и специалисты по обработке данных, и специалисты по маркетингу, а лучше, если они будут читать ее вместе."
1617 Руб.
Кацов И. Машинное обучение для бизнеса и маркетинга
Наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности, и эта книга является живым портретом цифровых преобразований в маркетинге. Анализ данных и интеллектуальные алгоритмы позволяют автоматизировать трудоемкие маркетинговые задачи. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что имеет большое значение в постоянно ускоряющейся конкурентной среде. "Эта книга — живой портрет цифровых преобразований в маркетинге. Она показывает, как наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности. Подробно описывается, как подходы на основе анализа данных и интеллектуальных алгоритмов способствуют глубокой автоматизации традиционно трудоемких маркетинговых задач. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что важно в нашей постоянно ускоряющейся конкурентной среде. Эту книгу обязательно должны прочитать и специалисты по обработке данных, и специалисты по маркетингу, а лучше, если они будут читать ее вместе."
1617 Руб.
Кацов Илья Машинное обучение для бизнеса и маркетинга
Наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности, и эта книга является живым портретом цифровых преобразований в маркетинге. Анализ данных и интеллектуальные алгоритмы позволяют автоматизировать трудоемкие маркетинговые задачи. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что имеет большое значение в постоянно ускоряющейся конкурентной среде. ."Эта книга - живой портрет цифровых преобразований в маркетинге. Она показывает, как наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности. Подробно описывается, как подходы на основе анализа данных и интеллектуальных алгоритмов способствуют глубокой автоматизации традиционно трудоемких маркетинговых задач. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что важно в нашей постоянно ускоряющейся конкурентной среде. Эту книгу обязательно должны прочитать и специалисты по обработке данных, и специалисты по маркетингу, а лучше, если они будут читать ее вместе." Андрей Себрант, директор по стратегическому маркетингу, Яндекс.
1617 Руб.
Шалев-Шварц Шай, Бен-Давид Шай Идеи машинного обучения
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
3059 Руб.
Шалев-Шварц Ш., Бен-Давид Ш. Идеи машинного обучения
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
3059 Руб.
Шалев-Шварц Ш., Бен-Давид Ш. Идеи машинного обучения
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
3059 Руб.
Кедик Дмитро Реализация полезных алгоритмов на C++
Книга с подробным описанием всевозможных алгоритмов, которые принято реализовывать на C++ в силу высоких требований к скорости и наращиванию мощности алгоритмов. Алгоритмы относятся к следующим предметным областям: машинное обучение и нейронные сети, статистика, криптография, оптимизация, перемножение матриц, хэширование, строковые алгоритмы, случайные леса, методы работы с числами, сортировка, кластеризация, графовые алгоритмы и другие темы, касающиеся программной инженерии. Затронуты вопросы командной разработки алгоритмов.Книгу можно использовать как справочник по алгоритмам для программистов и исследователей и как учебное пособие для студентов соответствующих специальностей. Также будет полезна при подготовке к собеседованиям.
2012 Руб.
Кедик Д. Реализация полезных алгоритмов на C++
Книга с подробным описанием всевозможных алгоритмов, которые принято реализовывать на C++ в силу высоких требований к скорости и наращиванию мощности алгоритмов. Алгоритмы относятся к следующим предметным областям: машинное обучение и нейронные сети, статистика, криптография, оптимизация, перемножение матриц, хэширование, строковые алгоритмы, случайные леса, методы работы с числами, сортировка, кластеризация, графовые алгоритмы и другие темы, касающиеся программной инженерии. Затронуты вопросы командной разработки алгоритмов.Книгу можно использовать как справочник по алгоритмам для программистов и исследователей и как учебное пособие для студентов соответствующих специальностей. Также будет полезна при подготовке к собеседованиям.
2012 Руб.
Кедик Д. Реализация полезных алгоритмов на C++
Книга с подробным описанием всевозможных алгоритмов, которые принято реализовывать на C++ в силу высоких требований к скорости и наращиванию мощности алгоритмов. Алгоритмы относятся к следующим предметным областям: машинное обучение и нейронные сети, статистика, криптография, оптимизация, перемножение матриц, хэширование, строковые алгоритмы, случайные леса, методы работы с числами, сортировка, кластеризация, графовые алгоритмы и другие темы, касающиеся программной инженерии. Затронуты вопросы командной разработки алгоритмов.Книгу можно использовать как справочник по алгоритмам для программистов и исследователей и как учебное пособие для студентов соответствующих специальностей. Также будет полезна при подготовке к собеседованиям.
2012 Руб.