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50 Algorithms Every Programmer Should Know: Tackle computer science challenges with classic to modern algorithms in machine learning, software
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- Explore advanced deep learning architectures and modern deep learning techniques
- Learn different programming algorithms and choose the right data structures
- Examine linear programming, page ranking, and graph algorithms, as well as machine learning algorithms
- Understand the math and logic behind deep learning models, including Large Language Models (LLMs) and sequential models
- Develop skills in applying algorithms for computational problems and implementing parallel processing techniques
- Designed for programmers seeking to understand and use algorithms for problem-solving and efficient code writing
| Publisher | Packt Publishing |
| Publication date | September 29, 2023 |
| Edition | 2nd ed. |
| Language | English |
| Print length | 538 pages |
| ISBN-10 | 1803247762 |
| ISBN-13 | 978-1803247762 |
| Item Weight | 2.01 pounds (910 grams) |
| Dimensions | 7.5 x 1.22 x 9.25 inches (19.1 x 3.1 x 23.5 cm) |
À qui est-ce destiné ?
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Aspiring Data Scientists
This book is ideal for those looking to deepen their understanding of algorithms used in data science and machine learning.
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Software Developers
Developers wanting to enhance their programming skills will find practical algorithms that can be applied in real-world applications.
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Students in CS
Computer science students will benefit from comprehensive coverage of essential algorithms applicable in various coursework and projects.
-
Beginner Programmers
Those with no programming background may find the content overwhelming and difficult to grasp without foundational knowledge.
DESCRIPTION DU PRODUIT
50 Algorithms Every Programmer Should Know: Tackle computer science challenges with classic to modern algorithms in machine learning, software design, data systems, and cryptography
Questions et réponses des clients
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Natural Language Processing Editorial Review
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- Explore modern deep learning techniques
- Learn about generative AI and large language models
- Includes new chapters on LSTMs, GRUs, RNNs
- 50% new edition with updated algorithms
- Addresses hidden data biases and demystifies algorithm explainability
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