Эндрю Гласснер. Глубокое обучение без математики

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.

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:

• Глубокое обучение без математики. Т. 1: Основы
• Глубокое обучение без математики. Т. 2: Практика

Издательство: ДМК Пресс
Год: 2019, 2020
Страниц: 1196
Язык: русский
Формат: pdf

 

Скачать книгу (183,6 МБ):