Examinando Neural Networks 401 - 420 de 784 resultados

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    Refine your algorithmic trading edge, consistently generate investment ideas, and build a robust long/short product
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    • Laurent Bernut
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    Theory and Practice of Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing, and Transformers Using TensorFlow
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    • Magnus Ekman
    • Addison-Wesley Professional PTG
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    Next-Level Mathematics for Efficient and Successful AI Systems
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    • Hala Nelson
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    • Jeremy Howard; Sylvain Gugger
    • O'Reilly Media
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    • Jainxi Gao; Amir Bashan; Louis Shekhtman; Shlomo Havlin
    • Institute of Physics Publishing
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    Learn to build end-to-end machine learning projects in the SageMaker machine learning IDE
    • 1st Edición
    • Michael Hsieh
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    Build, validate, and deploy fully automated machine learning models with Python
    • 1st Edición
    • Dario Radecic
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    A hands-on approach
    • Sadegh Raeisi; Sedighe Raeisi
    • Institute of Physics Publishing
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    Build effective real-world NLP applications using NER, RNNs, seq2seq models, Transformers, and more
    • 1st Edición
    • Ashish Bansal
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    Theory to Applications
    • 1st Edición
    • Seyedeh Leili Mirtaheri; Reza Shahbazian
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    • Madhumangal Pal
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    • 1st Edición
    • Jagjit Singh Dhatterwal; Kuldeep Singh Kaswan; Reenu Batra
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    A Handbook
    • 1st Edición
    • Erik D. Reichle
    • Oxford University Press
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    • Oswald Campesato
    • Mercury Learning & Information
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    • Erik Cuevas; Alma Rodriguez
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    A Multi-Disciplinary Approach
    • 1st Edición
    • Monideepa Roy
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  • Libro electrónico
    A Guide for Statisticians and Data Scientists with Python
    • 1st Edición
    • Basilio de Braganca Pereira; Calyampudi Radhakrishna Rao; Fabio Borges de Oliveira
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