19 марта 2024 года 12:36 | последнее обновление произошло в 12:26 (МСК)
 
 
     18+
 
    

Ожидаются хорошие прибыли после одобрения экспорта каннабиса

27.12.2018 13:31   технологии наука

Кнессет одобрил экспорт медицинской каннабиса в среду, открывая путь для Израиля, чтобы конкурировать на растущем рынке медицинской каннабиса, который, как ожидается, достигнет 33 миллиардов долларов во всем мире в течение следующих пяти лет.

Министр общественной безопасности Гилад Эрдан призвал правительство оперативно одобрить этот шаг. «С самого начала я поддерживал экспорт медицинского каннабиса и сделать его доступным для всех, кто в нем нуждается», — сказал Эрдан в своем посте в Twitter в среду. «Теперь мы можем начать».

«Каннабис станет таким же важным для экономики Израиля, как и высокие технологии», — сказал Саул Кей, генеральный директор iCAN: Израиль-каннабис.

www.mignews.com

 

КОММЕНТАРИИ

 

НАУКА

Почему опасно носить обувь на босу ногу?

19.03.2024 12:16
Ношение обуви на году ногу способствует деформации суставов и возникновению артрита.

Врач Терехова рассказала о связи ночного кашля с серьезными заболеваниями

19.03.2024 12:12
При регулярном ночном кашле необходимо обратиться к специалисту.

 

Можно ли отбеливать зубы лимонной кислотой?

19.03.2024 12:10
Белоснежная улыбка — мечта многих людей.

Свои нюансы. Невролог перечислила особенности инсульта у женщин

19.03.2024 11:47
Инсульт, казалось бы, всегда имеет одни и те же причины. Однако у женщин бывают свои особенности болезни и ряд своих причин его развития.

 

Встать на ноги. Эксперты рассказали про новую методику спасения жизни

19.03.2024 11:46
Российские врачи разработали новую сберегающую методику ампутации голени.

Жители штата Оклахома обнаружили странных шарообразных существ в водоемах

19.03.2024 11:31
Предстоящим летом желеобразных существ станет еще больше из-за изменения климата, считают эксперты.

 
    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 

Книга в тему

«Python и машинное обучение. Машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn»
Рашка Себастьян, Мирджалили Вахид

Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.

Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями, работающими примерами и детально раскрывает все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения.

Третье издание книги обновлено с целью учета версии библиотеки TensorFlow 2 и последних добавлений в scikit-learn. Оно расширено для охвата двух самых современных методик машинного обучения: обучения с подкреплением и порождающих состязательных сетей.

Эта книга — ваш попутчик в машинном обучении с применением Python, будь вы разработчиком приложений на языке Python, не знакомым с машинным обучением, или разработчиком, желающим углубить свои знания в современных областях.

Основные темы книги
Фреймворки, модели и методики, которые позволяют машинам «учиться» на основе данных
Использование scikit-learn для машинного обучения и TensorFlow для глубокого обучения
Применение машинного обучения для классификации изображений, смыслового анализа, создания интеллектуальных веб-приложений и многого другого
Построение и обучение нейронных сетей, порождающих состязательных сетей и других моделей
Реализация веб-приложений с искусственным интеллектом
Выполнение очистки и подготовки данных для машинного обучения
Классификация изображений с использованием глубоких сверточных нейронных сетей
Рекомендуемые приемы для оценки и настройки моделей
Прогнозирование непрерывных целевых результатов с использованием регрессионного анализа
Обнаружение скрытых шаблонов и структуры в данных с помощью кластеризации
Углубление в текстовые данные и данные социальных сетей с применением смыслового анализа
Прикладное машинное обучение с прочным теоретическим фундаментом.

Новое издание пересмотрено и расширено с целью охвата TensorFlow 2, порождающих состязательных сетей (GAN) и обучения с подкреплением. Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.

Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями и работающими примерами, детально раскрывая все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения.

Обновленное с учетом библиотеки TensorFlow 2.0 третье издание предлагает читателям ознакомиться с ее новыми средствами API-интерфейса Keras, а также с последними добавлениями в scikit-learn. Оно расширено для охвата самых современных методик обучения с подкреплением, основанных на глубоком обучении, и введения в порождающие состязательные сети. Наконец, в книге также проводится исследование подобласти обработки естественного языка (NLP), называемой смысловым анализом, что поможет вам использовать алгоритмы машинного обучения для классификации документов.

Книга обсуждается в отдельном сообщении в блоге Виктора Штонда.
 

Партнёры

Другие новости