Data Science – Telegram
Data Science
41.3K subscribers
1.67K photos
4 videos
47 files
2.06K links
DS
По всем вопросам- @haarrp

@ai_machinelearning_big_data - machine learning

@pythonl - Python

@itchannels_telegram - 🔥 best it channels

@ArtificialIntelligencedl - AI

@pythonlbooks-📚

@programming_books_it -📚

Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
Download Telegram
PYTHON® PROJECTS

📚book

@datascienceiot
Какие ресурсы помогут хакнуть ChatGPT и продуктивнее использовать нейросети в работе?

На Хабре руководитель продуктового направления ML ВКонтакте Ваня Самсонов рассказывает про инструменты, которые помогут выжимать из нейросетей все их возможности и объясняет, как их применять для разных целей.

Заглядывайте в статью и узнайте, как поймать волну перемен: вас ждёт большая подборка инструментов и небольшой туториал, как уже сейчас можно использовать их в работе.

📓Читать статью

@datascienceiot
Data Science in Context: Foundations, Challenges, Opportunities (2022)

📘book

@datascienceiot
Computational Formalism Art History and Machine Learning

📘book

@datascienceiot
python-regular-expressions-cheat-sheet.pdf
49 KB
Data Science Cheat Sheet
Python Regular Expressions


@datascienceiot
Introduction to Data Science

📓 Book

@datascienceiot
Time Series Analysis with Python Cookbook

📓 Book

@datascienceiot
A Crash Course In Statistics

📓 Book

@datascienceiot
Certified Kubernetes Administrator (CKA) Study Guide

📓 Book

@datascienceiot
Mastering Python Networking

📓 Book

@datascienceiot
The Little Book of Deep Learning

📓 Book

@datascienceiot
Practical Data Science with R

📓 Book

@datascienceiot
🖥 A Little Book of Python for Multivariate Analysis Documentation

📖 Book

@datascienceiot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
📚 5 Free Books on Natural Language Processing to Read in 2023

5 великолепных бесплатных книг по NLP, актуальных в 2023 году.

1. Speech and Language Processing
Authors: Dan Jurafsky and James H. Martin

Книга, написанная двумя профессорами Стэнфордского университета, по обработке речи и языка содержит исчерпывающее введение в мир НЛП. Она разбита на 3 раздела: Фундаментальные алгоритмы для НЛП, Приложения НЛП и Аннотирование лингвистической структуры.

2. Foundations of Statistical Natural Language Processing
Authors: Christopher D. Manning and Hinrich Schütze

Эта книга начинает с основ НЛП и постепенно погружает вас в математические аспекты, неодходимые для обработки естественного языка, такие как вероятностные пространства, теорема Байеса, дисперсия и многие другие.

3. Pattern Recognition and Machine Learning
Author: Christopher M. Bishop
Это детальное введение в область распознавания образов и машинного обучения.В конце каждой главы есть упражнение, подобранное таким образом, чтобы лучше объяснить читателю каждую концепцию.

4. Neural Network Methods in Natural Language Processing
Author: Yoav Goldberg

Книга начинается с изучения основ, таких как линейные модели, перцептроны, feed-forward, обучение нейронных сетей и тд. Автор использовал математический подход для объяснения этих фундаментальных элементов вместе с практическими примерами.

5. Practical Natural Language Processing

В этой книге рассказывается о том, как НЛП используется в реальном мире, о конвейере моделей НЛП, а также о текстовых данных и примерах использования, таких как чат-боты типа ChatGPT. В этой книге вы узнаете, как НЛП может быть использовано в различных отраслях, таких как розничная торговля, здравоохранение, финансы и др.Вы сможете узнать, как работает конвейер НЛП в каждой из областей, и понять, как использовать его в работе.

ai_machinelearning_big_data
ENGINEERING DEVOPS

📖 Book

@datascienceiot
Advanced Algorithms and Data Structures

📖 book

@datascienceiot
Machine Learning Algorithms

📖 Book

@datascienceiot
Transformers for Machine Learning

📖 Book

@datascienceiot
Python For Data Science Cheat Sheet
Python Basics


📌 cheatsheet

@datascienceiot