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.
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.
Популярные новости
- →
- →
- → Мошенник не пройдет. Назван самый безопасный мобильный оператор РФ
- → Мировой лидер. Продукция завода в Ленобласти востребована аграриями
- → Сергей Дрегваль назначен гендиректором «Интер РАО»
- → В морской суете. Россию хотят отрезать от Балтики уже 1100 лет
- → Где доплатят? Юрист раскрыл, увеличится ли пенсия при переезде на Север
- → Какой рецепт телятины узнал Бородин в Италии?
- → Бойтесь мошенников. Названы способы безопасно улучшить кредитную историю
- → ОАЭ, Таиланд и Венесуэла стали лидерами для весеннего отдыха у россиян
Книга в тему
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
- 12:10 Politico: Франция поддержала ограничения импорта продукции с Украины // В мире
- 12:10 День моряка-подводника в России // Фото
- 12:08 Депутат Картаполов назвал число призываемых в весенний период константой // Армия
- 12:06 Украина потеряет Одессу. Для контроля над морем НАТО строит базу в Румынии // В мире
- 12:05 Шуточное дело. Как Ширвиндт стал королем флегматичного юмора // Персона
- 12:05 Ливанов высмеял режиссера «Шерлока Холмса» за приспособленчество // Кино
- 12:04 Медведев указал на поразительные противоречия в риторике Запада // Политика
- 11:56 Трамп пригрозил принцу Гарри депортацией в случае победы на выборах // Общество
- 11:55 Молдавия объявила сотрудника посольства РФ персоной нон грата // В мире
- 11:54 Собянин: в этом году в Москве пройдет четыре акции «День без турникетов» // Москва
- 11:53 «Поволжский маньяк» заявил в суде, что признался в убийствах под давлением // Происшествия
- 11:49 МИД Молдавии вызвал посла РФ из-за избирательных участков в Приднестровье // В мире
- 11:47 МЧС: на руднике «Пионер» в Приамурье работает вентиляция // Происшествия
- 11:40 Служи, студент! На Украине вузы передают данные абитуриентов военкомам // В мире
- 11:37 Медведев: вести переговоры с США по вооружениям — все равно что с Гитлером // В мире
- 11:36 Уничтожение террористов в приграничных районах Белгородской области // Фото
- 11:36 «Авангард» уволил главного тренера Кравца в разгар плей-офф КХЛ // Спорт
- 11:35 В ГД рассказали, будут ли повышать пенсионный возраст в России // Общество
- 11:34 Боец ВСУ записал видеообращение к депутатам Рады и Зеленскому // В мире
- 11:33 Пассажир умер в самолете, летевшем из Москвы в Таджикистан // Происшествия