bookmate game
ru
Books
Эндрю Траск

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.
602 printed pages
Copyright owner
Bookwire
Original publication
2024
Publication year
2024
Publisher
Питер
Have you already read it? How did you like it?
👍👎

Impressions

  • Artem Sayginshared an impression3 years ago
    👍Worth reading
    💡Learnt A Lot

  • Алексей Инютинshared an impression4 years ago
    👍Worth reading

Quotes

  • tsyypaahas quoted2 years ago
    На данный момент это один или несколько весовых коэффициентов, на которые можно умножить входные данные и получить прогноз.
  • tsyypaahas quoted2 years ago
    всегда передавать в сеть достаточный объем информации, где «достаточность» определяется довольно свободно, например, сколько потребуется человеку, чтобы сделать тот же прогноз.
  • tsyypaahas quoted2 years ago
    араметрические алгоритмы имеют фиксированное число параметров, а непараметрические алгоритмы выбирают число параметров, основываясь на данных.

On the bookshelves

fb2epub
Drag & drop your files (not more than 5 at once)