- Руководства по пользованию программами
- Операционные системы и утилиты для ПК
- Интернет
- Графика. Дизайн. Проектирование
- Программы и утилиты для цифровых устройств
- Железо ПК
- Информатика
- Сети и коммуникации
- Бухгалтерия
- Базы данных
- Анализ данных
- Электронная бухгалтерия
- Машинное обучение. Анализ данных
- Менеджмент в IT
Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы; ДМК Пресс, 2019
- Издатель: ДМК-Пресс
- ISBN: 978-5-97060-701-5
EAN: 9785970607015
- Книги: Информатика
- ID: 3417101
Описание
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.
Видео Обзоры (5)
Глубокое обучение. Лекция 1. Введение в глубокое обучение (курс "Deep Learning", 2019-2020)
Лекция 3. Обучение без учителя
Методы оптимизации 1. Вводная лекция
11 Секретов, Чтобы Запоминать Все Быстрее Остальных
Глубокое обучение
Характеристики (25)
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Автор(ы) | Гласснер Эндрю |
| Переплет | Твердый переплёт |
| Издатель | ДМК Пресс |
| Год издания | 2019 |
| Возрастные ограничения | 6 |
| Кол-во страниц | 584 |
| Жанр | современная наука |
| Возрастное ограничение | 16+ |
| Количество страниц | 584 |
| Издательство | ДМК Пресс |
| Оформление обложки | лакировка |
| Формат | 70х100 1/16 |
| Тип обложки | твердая |
| Автор | Гласснер Эндрю |
| Количество книг | 1 |
| Вес | 1.06кг |
| Раздел | Информатика |
| ISBN | 978-5-97060-701-5 |
| Размеры | 17,00 см × 24,00 см × 3,40 см |
| Обложка | твердый переплёт |
| Язык издания | rus |
| Страниц | 578 |
| Переплёт | твердый |
| Тематика | Информатика |
| Тираж | 200 |
Сравнить цены (9)
Цена от 418 грн. до 2484 грн. в 9 магазинах
| Магазин | Цена | Наличие |
|---|---|---|
Купить в кредит (2)
| Компания | Предложение |
|---|---|
Полезные онлайн-сервисы
| Компания | Предложение |
|---|
Отзывы (8)
- Норенко Богдан — 1 Июля 2019
Эта книга своего рода шедевр. Не переживайте насчёт математики, она конечно там есть, но всё объясняется так как будто без математики, это очень ценное качество ! Математикам даны формулы, чтобы прятать за ними смысл. В этой книге никто от вас ничего не прячет. Отличное изложение, отличное срдержание, отличный переплёт, отличная полиграфия.
С нетерпением жду второй том !00 - Анонимно — 28 Января 2021
Эта книга действительно шедевр, но только в английском изложении. В русском переводе она шедевр "перевода", так испоганить книгу мог только Яценков (это уже не первый его "перевод"). Я не буду перечислять всё что там на"переведено", скажу только то, что если вам вдруг непонятно какое-то сложное предложение, то оно не сложное, это перевод такой. Загоните перевод в Гугл, или Яндекс (с русск. на англ.) и попробуйте перевести фразу сами, так больше шансов понять.
00 - Роман Терещенко — 17 Апреля 2021
Узнал об этой книге здесь, спасибо литресу и издательству за наводку.
Но читаю в оригинале, потому-что перевод мягко говоря разочаровал, согласен с @ta.dl – он не помогает, а скорее мешает и вводит в заблужение, хотя сам оригинал написан живым и понятным языком.
Саму книгу очень рекомендую – автор честно заработал сильно больше 5-ти звездочек, а вот перевод – нет, и переводчик и издательство к сожалению схалтурили, им – кол.00 - dranatom — 15 Сентября 2021
Сама книга отличная, перевод ужасен, переводчик не ориентируется в терминах темы.
Также есть прямые неточности в русской версии, которые дополнительно затрудняют понимание.
Например true negative в тексте на иллюстрации названо ложнонегативной ошибкой.00 - Роман Скрыпка — 7 Ноября 2019
Сначала купил 2 том, а потом уже первый. Практика оказалась лучшим педагогом чем теория. Для меня это серия как ИТ для не ИТ-шников. От себя рекомендую менеджерам проектов, продуктовым менеджерам и др. специалистам.
00 - Та Дл — 28 Июля 2020
Перевод плохой. Для новичков не рекомендую – только запутает. Для давно устоявшейся терминологии используется художественный перевод. Примеры: обучение с учителем (supervised learning) – наблюдаемое обучение, обучение с подкреплением (reinforcement learning) – усиленное обучение. К сожалению, это очень затрудняет восприятие текста.
00 - peter.sobolev — 17 Июня 2023
Первое впечатление - книга издана хорошо, твердая обложка, цветные иллюстрации. Прочел первые сто страниц и мое мнение изменилось, причина этого - неграмотный перевод. Сначала подумал - случайность, но когда перестал понимать смысл написанного - не выдержал, нашел файл с оригинальным английским текстом. Похоже, что текст просто прогнали через google-переводчик. Часто бывает по несколько ошибок на странице, игнорируется английская грамматика, иногда плохо с русским, но основная проблема - неправильный перевод математических терминов. Например, "реальное" вместо "вещественное число" (real), "выборка" вместо "образец" (sample) и т.д.
00