Книга "Глубокое обучение" посвящена одной из самых актуальных областей машинного обучения - глубокому обучению. Она описывает математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения, которые необходимы для понимания материала. В книге описываются различные приемы глубокого обучения, такие как глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и многие другие. Также рассматриваются приложения глубокого обучения в таких областях, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры. Книга предназначена для студентов вузов и аспирантов, а также опытных программистов, которые хотели бы применять глубокое обучение в своих продуктах или платформах.
Глубокое обучение - это один из видов машинного обучения, в котором компьютеры способны учиться на основе опыта и понимать окружающий мир в терминах иерархий концепций. В книге “Глубокое обучение” автор Ян Гудфеллоу описывает математические основы линейной алгебры и теории вероятностей, численные расчеты и машинное обучение, необходимые для понимания материала в данном контексте. В книге описываются практические применения глубокого обучения, такие как глубокие сети прямого распространения, регуляция, алгоритмы оптимизации и сверточные сети. Кроме того, рассматриваются приложения глубокого обучения, включая обработку естественного языка, распознавание речи, компьютерное зрение и онлайновые рекомендационные системы, биоинформатику и видеоигры, а также анализируются их преимущества и недостатки. Книга предназначена для студентов, аспирантов и опытных программистов, желающих применять глубокое обучение для создания своих продуктов и платформ.
Электронная Книга «Глубокое обучение» написана автором Ян Гудфеллоу в 2017 году.
Минимальный возраст читателя: 12
Язык: Русский
ISBN: 978-5-97060-618-6
Описание книги от Ян Гудфеллоу
Глубокое обучение – это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры. Издание предназначено студентам вузов и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.
