Гласснер Э. Глубокое обучение без математики. Основы. Том 1

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас! Разработка и обучение собственных нейронных сетей Использование нейронных сетей для понимания данных и создания новых данных Присвоение описательных категорий текстам, изображениям и другим типам данных Предсказание последующих значений последовательности данных Исследование структуры ваших данных Обработка данных с максимальной эффективностью Восприятие новых знаний и идей и применение их на практике Получение удовольствия от обсуждения глубокого обучения с другими специалистами Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению - в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей. Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение в своей работе. Это программисты, инженеры, ученые, руководители, музыканты, врачи и все, кто хочет работать с большими объемами данных, извлекая из них полезную информацию или формируя новые данные. Продолжение книги будет посвящено практическому воплощению алгоритмов глубокого обучения.

Гласснер Э. Глубокое обучение без математики. Основы. Том 1

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас! Разработка и обучение собственных нейронных сетей Использование нейронных сетей для понимания данных и создания новых данных Присвоение описательных категорий текстам, изображениям и другим типам данных Предсказание последующих значений последовательности данных Исследование структуры ваших данных Обработка данных с максимальной эффективностью Восприятие новых знаний и идей и применение их на практике Получение удовольствия от обсуждения глубокого обучения с другими специалистами Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению - в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей. Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение в своей работе. Это программисты, инженеры, ученые, руководители, музыканты, врачи и все, кто хочет работать с большими объемами данных, извлекая из них полезную информацию или формируя новые данные. Продолжение книги будет посвящено практическому воплощению алгоритмов глубокого обучения.

Гласснер Эндрю Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас! Разработка и обучение собственных нейронных сетей Использование нейронных сетей для понимания данных и создания новых данных Присвоение описательных категорий текстам, изображениям и другим типам данных Предсказание последующих значений последовательности данных Исследование структуры ваших данных Обработка данных с максимальной эффективностью Восприятие новых знаний и идей и применение их на практике Получение удовольствия от обсуждения глубокого обучения с другими специалистами Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению - в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей. Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение в своей работе. Это программисты, инженеры, ученые, руководители, музыканты, врачи и все, кто хочет работать с большими объемами данных, извлекая из них полезную информацию или формируя новые данные. Продолжение книги будет посвящено практическому воплощению алгоритмов глубокого обучения.

Гласснер Э. Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас. .Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению - в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи глубокого обучения и нейронных сетей. .Второй том посвящен нейронным сетях - быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем в издательстве "ДМК Пресс" ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения. .Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение в своей работе. Это программисты, инженеры, ученые, руководители, музыканты, врачи и все, кто хочет работать с большими объемами данных. . .

Гласснер Э. Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас. .Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению - в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи глубокого обучения и нейронных сетей. .Второй том посвящен нейронным сетях - быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем в издательстве "ДМК Пресс" ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения. .Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение в своей работе. Это программисты, инженеры, ученые, руководители, музыканты, врачи и все, кто хочет работать с большими объемами данных. . .

Гласснер Эндрю Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас. Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению - в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи глубокого обучения и нейронных сетей. Второй том посвящен нейронным сетях - быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем в издательстве "ДМК Пресс" ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения. Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение в своей работе. Это программисты, инженеры, ученые, руководители, музыканты, врачи и все, кто хочет работать с большими объемами данных.

Траск Э. Грокаем глубокое обучение

Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. "Грокаем глубокое обучение" научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира! Что вы найдете внутри книги ∙ Теоретические основы глубокого обучения ∙ Приемы создания и обучения нейронных сетей ∙ Работа с естественным языком ∙ Федеративное обучение и работа с конфиденциальными данными Вам не понадобятся специальные навыки, выходящие за рамки школьного курса математики и базовых навыков программирования

Грокаем глубокое обучение. Траск Э.

Траск Э. Грокаем глубокое обучение

Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. "Грокаем глубокое обучение" научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира! Что вы найдете внутри книги ∙ Теоретические основы глубокого обучения ∙ Приемы создания и обучения нейронных сетей ∙ Работа с естественным языком ∙ Федеративное обучение и работа с конфиденциальными данными Вам не понадобятся специальные навыки, выходящие за рамки школьного курса математики и базовых навыков программирования

Бенджио Иошуа, Гудфеллоу Ян, Курвилль Аарон Глубокое обучение (цветная)

Основы прикладной математики и машинного обучения Теория вероятности и теория информации Оценка максимального правдоподобия Современные подходы к глубоким сетям Регуляризация в глубоком обучении Оптимизация в обучении глубоких моделей Моделирование последовательностей Исследования по глубокому обучению Структурные вероятностные модели в глубоком обучении Преодоление трудностей, связанных со статической суммой Глубокое обучение - это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры. Издание предназначено студентам вузов и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ. Книга издана в цвете и в твердом переплете. 2-е цветное издание, исправленное.

Мюллер Джон Пол, Массарон Лука Глубокое обучение для чайников

В настоящее время глубокое обучение (Deep Learning) предоставляет средства для распознавания шаблонов в данных, которые являются движущей силой онлайнового бизнеса и общественных медиаплощадок. Книга «Глубокое обучение для чайников» предлагает вам сведения, помогающие снять покров тайны с этой темы, равно как и со всех связанных с ней внутренних технологий. В мгновение ока вам станут понятными все более и более запутанные алгоритмы, а вдобавок вы найдете простую и безопасную среду для экспериментирования с глубоким обучением. Книга «Глубокое обучение для чайников» даст высокоуровневое представление о том, что в точности способно делать глубокое обучение, и предложит примеры основных видов приложений глубокого обучения. Книга «Глубокое обучение для чайников»: включает примеры кода; предоставляет реальные примеры в рамках доступного повествования; предпринимает практические действия для облегчения усвоения материала; показывает, как более эффективно использовать глубокое обучение с помощью правильно выбранных инструментов. Книга «Глубокое обучение для чайников» великолепно подойдет тем, кто хочет лучше понять основы внутренних технологий, которыми мы пользуемся каждый день.

Грокаем глубокое обучение

Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. «Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира! Что вы найдете внутри книги- Теоретические основы глубокого обучения- Приемы создания и обучения нейронных сетей - Работа с естественным языком- Федеративное обучение и работа с конфиденциальными даннымиВам не понадобятся специальные навыки, выходящие за рамки школьного курса математики и базовых навыков программирования

Биндель Э. Основы математики в свете антропософии

Как перебросить мостик между существом математики и существом человека? Какие части арифметики соответствуют телесному, душевному и духовному в человеке? Где в человеке искать число? Как и когда открывались новые типы чисел? Как это связано с развитием людей? Как действуют вычисления на организм человека? Что происходит в человеке, когда он производит определенные действия, например, решая уравнение? Эти вопросы задавал себе автор книги Эрнст Биндель, когда работал преподавателем в Вальдорфской школе. Ответы удалось найти, опираясь на антропософское учение Рудольфа Штайнера о человеке и духовном мире. Была установлена связь между математическими понятиями и операциями с одной стороны и различными аспектами душевно-духовной деятельности человека с другой. Все это автор излагает в настоящей книге, иллюстрируя ее примерами из истории науки, а также рассматривая конкретные математические задачи. Книга адресована широкому кругу читателей: педагогам, родителям, любителям математики, а также тем, кто испытывает потребность в самообразовании и имеет желание преодолеть ошибки и недочеты школьного обучения.

Биндель Э. Основы математики в свете антропософии

Как перебросить мостик между существом математики и существом человека? Какие части арифметики соответствуют телесному, душевному и духовному в человеке? Где в человеке искать число? Как и когда открывались новые типы чисел? Как это связано с развитием людей? Как действуют вычисления на организм человека? Что происходит в человеке, когда он производит определенные действия, например, решая уравнение? Эти вопросы задавал себе автор книги Эрнст Биндель, когда работал преподавателем в Вальдорфской школе. Ответы удалось найти, опираясь на антропософское учение Рудольфа Штайнера о человеке и духовном мире. Была установлена связь между математическими понятиями и операциями с одной стороны и различными аспектами душевно-духовной деятельности человека с другой. Все это автор излагает в настоящей книге, иллюстрируя ее примерами из истории науки, а также рассматривая конкретные математические задачи. Книга адресована широкому кругу читателей: педагогам, родителям, любителям математики, а также тем, кто испытывает потребность в самообразовании и имеет желание преодолеть ошибки и недочеты школьного обучения.

Траск Эндрю Грокаем глубокое обучение

Глубокое обучение - это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей - технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники - вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. "Грокаем глубокое обучение" научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира! Что вы найдете внутри книги o Теоретические основы глубокого обучения o Приемы создания и обучения нейронных сетей o Работа с естественным языком o Федеративное обучение и работа с конфиденциальными данными Вам не понадобятся специальные навыки, выходящие за рамки школьного курса математики и базовых навыков программирования.

Бенджио Иошуа, Гудфеллоу Ян, Курвилль Аарон Глубокое обучение

Глубокое обучение - это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры. Издание предназначено студентам вузов и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.