Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы
Эндрю Гласснер
Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по DL – 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.
Выбор правильных алгоритмов и затем применение их надлежащим образом требуют в дополнение последовательных, технически грамотных решений. Когда, как часто бывает, события развиваются не так, как планировалось, необходимы знания, чтобы понять, что происходит внутри системы, с тем чтобы исправить положение дел. Существует множество подходов к освоению этих существенных знаний в зависимости от того, как вы хотите ими овладеть.
Год: 2019
Язык: русский 🇷🇺
📥 Скачать
#книга #ml #rus
Эндрю Гласснер
Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по DL – 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.
Выбор правильных алгоритмов и затем применение их надлежащим образом требуют в дополнение последовательных, технически грамотных решений. Когда, как часто бывает, события развиваются не так, как планировалось, необходимы знания, чтобы понять, что происходит внутри системы, с тем чтобы исправить положение дел. Существует множество подходов к освоению этих существенных знаний в зависимости от того, как вы хотите ими овладеть.
Год: 2019
Язык: русский 🇷🇺
📥 Скачать
#книга #ml #rus
Шаблоны и практика глубокого обучения
Эндрю Ферлитш
Откройте для себя шаблоны конструирования и воспроизводимые архитектуры, которые направят ваши проекты глубокого обучения от стадии разработки к реализации. В книге рассматриваются актуальные примеры создания приложений глубокого обучения с учетом десятилетнего опыта работы автора в этой области.
Вы сэкономите часы проб и ошибок, воспользовавшись представленными здесь шаблонами и приемами. Проверенные методики, образцы исходного кода и блестящий стиль повествования позволят с увлечением освоить даже непростые навыки. По мере чтения вы получите советы по развертыванию, тестированию и техническому сопровождению ваших проектов.
Год: 2022
Язык: русский 🇷🇺
📥 Скачать
#книга #ml #rus
Эндрю Ферлитш
Откройте для себя шаблоны конструирования и воспроизводимые архитектуры, которые направят ваши проекты глубокого обучения от стадии разработки к реализации. В книге рассматриваются актуальные примеры создания приложений глубокого обучения с учетом десятилетнего опыта работы автора в этой области.
Вы сэкономите часы проб и ошибок, воспользовавшись представленными здесь шаблонами и приемами. Проверенные методики, образцы исходного кода и блестящий стиль повествования позволят с увлечением освоить даже непростые навыки. По мере чтения вы получите советы по развертыванию, тестированию и техническому сопровождению ваших проектов.
Год: 2022
Язык: русский 🇷🇺
📥 Скачать
#книга #ml #rus
Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам
Шай Шалев-Шварц, Шай Бен-Давид
Машинное обучение – один из самых быстро развивающихся разделов информатики с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги – познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия.
Издание ориентировано на студентов старших курсов, обучающихся информатике, техническим наукам, математике или статистике, а также может быть полезно исследователям, желающим углубить свои теоретические знания. Предполагается, что читатель знаком с основами теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа и теории алгоритмов.
Год: 2019
Язык: русский 🇷🇺
📥 Скачать
#книга #ml #rus
Шай Шалев-Шварц, Шай Бен-Давид
Машинное обучение – один из самых быстро развивающихся разделов информатики с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги – познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия.
Издание ориентировано на студентов старших курсов, обучающихся информатике, техническим наукам, математике или статистике, а также может быть полезно исследователям, желающим углубить свои теоретические знания. Предполагается, что читатель знаком с основами теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа и теории алгоритмов.
Год: 2019
Язык: русский 🇷🇺
📥 Скачать
#книга #ml #rus
Инженерия машинного обучения
Андрей Бурков
«Если вы собираетесь использовать машинное обучение для решения крупномасштабных практических задач, могу только порадоваться, что вы наткнулись на эту книгу. Читайте с удовольствием!» Кэсси Козырков, главный специалист по теории принятия решений в Google «Фундаментальная работа о практическом построении моделей машинного обучения и их развертывании в производственной среде. Подоспела как раз в тот момент, когда компании начали прозревать и осознавать, что для того, чтобы решение, основанное на машинном обучении, заработало, необходимы осознанные усилия инженеров и знакомство с передовыми практиками. Еще одна замечательная книга от Андрея!» Каролис Урбонас, начальник отдела машинного обучения в Amazon.
Новая книга Андрея Буркова, автора «Машинного обучения без лишних слов», мирового бестселлера, изданного на одиннадцати языках, – самая полная из существующих книг по прикладному ИИ. Содержит множество рекомендаций и паттернов проектирования надежных и масштабируемых решений в области машинного обучения. Андрей Бурков имеет степень доктора по ИИ и возглавляет группу машинного обучения в компании Gartner. Книга основана на собственном 15-летнем опыте Андрея в решении задач с помощью ИИ, а также на опубликованных работах лидеров индустрии.
Год: 2022
Язык: русский 🇷🇺
📥 Скачать
#книга #ml #rus
Андрей Бурков
«Если вы собираетесь использовать машинное обучение для решения крупномасштабных практических задач, могу только порадоваться, что вы наткнулись на эту книгу. Читайте с удовольствием!» Кэсси Козырков, главный специалист по теории принятия решений в Google «Фундаментальная работа о практическом построении моделей машинного обучения и их развертывании в производственной среде. Подоспела как раз в тот момент, когда компании начали прозревать и осознавать, что для того, чтобы решение, основанное на машинном обучении, заработало, необходимы осознанные усилия инженеров и знакомство с передовыми практиками. Еще одна замечательная книга от Андрея!» Каролис Урбонас, начальник отдела машинного обучения в Amazon.
Новая книга Андрея Буркова, автора «Машинного обучения без лишних слов», мирового бестселлера, изданного на одиннадцати языках, – самая полная из существующих книг по прикладному ИИ. Содержит множество рекомендаций и паттернов проектирования надежных и масштабируемых решений в области машинного обучения. Андрей Бурков имеет степень доктора по ИИ и возглавляет группу машинного обучения в компании Gartner. Книга основана на собственном 15-летнем опыте Андрея в решении задач с помощью ИИ, а также на опубликованных работах лидеров индустрии.
Год: 2022
Язык: русский 🇷🇺
📥 Скачать
#книга #ml #rus
Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта
Сергей Шумский
В книге дается обзор современного состояния и перспектив развития исследований по машинному интеллекту. Предложен подход к созданию «сильного» ИИ с использованием принципов работы человеческого мозга. Каждая глава представляет собой самостоятельный очерк, ставящий и разрешающий актуальные вопросы современности: Какие задачи предстоит решить на пути совершенствования машинного обучения? Как машинный интеллект может способствовать технологическому развитию общества в целом и частного предпринимательства в частности? Чего можно ожидать от машинного интеллекта в ближайшие 10–15 лет? Адресована студентам, исследователям и разработчикам приложений в области искусственного интеллекта, а также всем, кого интересуют принципы работы мозга с позиций теории ML.
Год: 2019
Язык: русский 🇷🇺
📥 Скачать
#книга #ml #rus
Сергей Шумский
В книге дается обзор современного состояния и перспектив развития исследований по машинному интеллекту. Предложен подход к созданию «сильного» ИИ с использованием принципов работы человеческого мозга. Каждая глава представляет собой самостоятельный очерк, ставящий и разрешающий актуальные вопросы современности: Какие задачи предстоит решить на пути совершенствования машинного обучения? Как машинный интеллект может способствовать технологическому развитию общества в целом и частного предпринимательства в частности? Чего можно ожидать от машинного интеллекта в ближайшие 10–15 лет? Адресована студентам, исследователям и разработчикам приложений в области искусственного интеллекта, а также всем, кого интересуют принципы работы мозга с позиций теории ML.
Год: 2019
Язык: русский 🇷🇺
📥 Скачать
#книга #ml #rus
