Глубокое обучение без математики

Математика

Глубокое обучение без математики

Ссылки на скачивание книг в конце статьи

Глубокое обучение без математики. Основы [2019] [Том 1] Эндрю Гласснер

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.

Прочитав книгу, вы научитесь:
• 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.

Глубокое обучение без математики. Практика [2020] [Том 2] Эндрю Гласснер

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 сетям – быстро развивающемуся направлению машинного обучения.

Читайте также:  5 простых математических фокусов, с которыми справится даже гуманитарий


Источник

Оцените статью
Дома нескучно
Добавить комментарий