0+
текст
PDF

Объем 268 страниц

2023 год

0+

Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство

текст
PDF
399
549 ₽
Подарите скидку 10%
Посоветуйте эту книгу и получите 54,91 ₽ с покупки её другом.

О книге

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.

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

Войдите, чтобы оценить книгу и оставить отзыв

Описание книги

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.

Книга Дмитрия Малова «Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство» — скачать в pdf или читать онлайн. Оставляйте комментарии и отзывы, голосуйте за понравившиеся.
Возрастное ограничение:
0+
Дата выхода на Литрес:
02 февраля 2024
Дата написания:
2023
Объем:
268 стр.
ISBN:
978-5-9775-1172-8
Общий размер:
5.3 МБ
Общее кол-во страниц:
268
Правообладатель:
БХВ-Петербург
Формат скачивания:
pdf