Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас. Книга оказалась очень большой, поэтому я сделал ее двухтомником с примерно одинаковым размером. Поскольку двухтомник является, по существу, одной книгой, второй том начинается там, где заканчивается первый. В первом томе изложены фундаментальные основы глубокого обучения. Второй том посвящен нейронным сетям – быстро развивающемуся направлению машинного обучения.

Термин машинное обучение охватывает большой круг технологий, которые преследуют одну цель: извлечь имеющую смысл информацию из данных. Под данными здесь подразумевается все, что может быть записано и измерено (курс акций в удачные дни, или масса других планет, или рост людей, посещающих местную ярмарку, но это могут быть и звуки (слова, произносимые кем-нибудь в его мобильный телефон), картинки (фотографии цветов или кошек), слова (текст газетной статьи или романа), или все, что мы хотели бы изучить или исследовать. «Имеющая смысл информация» – это все, что мы можем извлечь из данных и что будет полезным для нас в некотором смысле. Моя цель в этой книге – дать вам прочные навыки эффективного практического применения машинного обучения и глубокого обучения.

После прочтения этой книги вы будете уметь:
- разрабатывать и обучать собственные нейронные сети
- использовать нейронные сети для понимания данных и создания новых данных
- присваивать описательные категории текстам, изображениям и другим типам данных
- предсказывать последующие значения последовательности данных
- исследовать структуру ваших данных
- обрабатывать ваши данные с максимальной эффективностью;
- использовать языки программирования и библиотеку DL по своему желанию
- воспринимать новые знания и идеи и применять их на практике
- получать удовольствие от обсуждения глубокого обучения с другими спе­циалистами.

Мы используем серьезный, но дружелюбный подход, сопровождаемый большим количеством иллюстраций. Мы делаем это без каких-либо кодов и без всякой математики, за исключением умножения.

Список книг:
1) Глубокое обучение без математики. Т. 1: Основы
2) Глубокое обучение без математики. Т. 2: Практика

Название: Глубокое обучение без математики. Т. 1-2
Автор: Эндрю Гласснер
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2019, 2020
Страниц: 585+611
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 183,6 MB

Скачать Глубокое обучение без математики. Т. 1-2