Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство

PDF
Märgi loetuks
Kuidas lugeda raamatut pärast ostmist
Raamatu kirjeldus

Книга о принципах глубокого обучения, описывающая построение и развитие нейронных сетей с нуля. На материале обширных практических наработок в сфере распознавания образов и обработки естественного языка продемонстрированы возможности популярной библиотеки PyTorch, а также Keras и TensorFlow. Особое внимание уделено разбору базовых алгоритмов, реализованных на языке Python, которые помогут самостоятельно освоить работу с нейронными сетями, написав собственное приложение для глубокого обучения на основе данных из браузера.

Täpsemad andmed
Vanusepiirang:
0+
Lisatud LitResi:
02 veebruar 2024
Kirjutamiskuupäev:
2023
Maht:
268 lk.
ISBN:
978-5-9775-1172-8
Kogusuurus:
5 MB
Lehekülgi kokku:
268
Lehekülje mõõdud:
165 x 235 мм
Copyright:
БХВ-Петербург
Raamat Дмитрий Малов "Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство" — laadige alla pdf või lugege tasuta. Kirjutage kommentaare ja ülevaateid, hääletage oma lemmiku poolt.

Отзывы 1

Сначала популярные
796488712

Несмотря на название, в книге в главе 1 сначала описывается машинное обучение, а затем автор переходит непосредственно к глубокому обучению, что очень хорошо. При этом книга о принципах и основах машинного обучения и глубокого обучения, а также с введением в математический минимум для понимания темы машинного обучения. Математическая составляющая не всегда досконально объясняется, но четко указывается для чего необходима. Глава 1 может поначалу отпугнуть читателей избегающих математики, так как сразу рассказывает о линейной алгебре, но автор пытается донести сложные вещи необходимые для понимая данной темы и в достаточно системном изложении

с самого начала. Для людей далеких от математики математическая составляющая может быть непонятна, но главные плюсы этой книги - системность и опора на основы. Поэтому по своему содержанию и объёму книга достаточна уникальна. Книгу можно было бы назвать "Математический минимум по основам машинного и глубокого обучения". При этом автор раскрывает суть и важность применения как самого языка python так и различных библиотек.

Оставьте отзыв