- Руководства по пользованию программами
- Программирование
- 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
- Электронная бухгалтерия
- Машинное обучение. Анализ данных
- Менеджмент в IT
Отзывы на книгу: Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения; Манн, Иванов и Фербер, 2019
- Издатель: Манн, Иванов и Фербер
- ISBN: 978-5-00146-472-3
EAN: 9785001464723
- Книги: Программирование
- ID:4191479
Отзывы (4)
- Ирина Колыбельская — 7 Октября 2020
Как раз что-то подобное было нужно в подарок тому, кто увлекается созданием роботов-помощников на основе
- Гость — 3 Января 2020
10/10
- Иван — 21 Октября 2023
Не советую брать книгу тем, что хочет погрузиться в машинное обучение.
Во-первых, она уже устарела. В книге приводится неактуальный обзор фреймворков глубокого обучения. А сам выбранный фреймворк TensorFlow уже шагнул далеко вперёд (на момент написания книги keras ещё даже не слился с TensorFlow ) и код, представленный в книге, будет работать далеко не всегда.
Во-вторых, информация подаётся очень скомкано. Через 30 страниц поверхностного описания сложных концепции, в том числе математических, авторы заключают: "теперь вы понимаете теорию моделей глубокого обучения"...
Подойдет просто в качестве путеводителя, но не в качестве учебного пособия. - Ярослав — 15 Сентября 2024
В русском издании очень плохо сверстан код, с ошибками (неправильные отступы и т.д.). По теме машинного обучения весь слэнг русифицирован, что выглядит очень нелепо и в рабочей среде вообще не используется среди инженеров машинного обучения(например, фунцию softmax перевели как "мягкий максимум" и такое название тянется по всей книге). Формулы также написаны плохо(обычно намешан шрифт, то жирный, то обычный)
Добавить отзыв
Сравнить цены
Последняя известная цена от 23 р. до 243 р. в 10 магазинах
Вы можете поискать его на других площадках:
| Магазин | Цена | Наличие |
|---|---|---|
Описание
Глубокое обучение — машинное обучение, которое строится на идее обучения через примеры. Эта книга разбирает основные идеи этой сложной отрасли изучения искусственного интеллекта. Авторы ставят цель сформировать целостное представление о том, как решаются задачи в области глубокого обучения, какие понятия используются в этой среде и как внедрять соответствующие алгоритмы.
С оживлением нейросетей в 2000-е годы глубокое обучение стало чрезвычайно активно развивающейся областью исследования, прокладывающей путь современному машинному обучению. Эта книга предлагает примеры и толкования, которые помогут понять основные идеи в этой сложной отрасли знаний. Такие крупные компании, как Google, Microsoft и Facebook, обратили внимание на глубокое обучение и активно увеличивают штат своих подразделений, работающих в этой области. Для всех остальных оно остается все еще сложным, комплексным и трудноуловимым предметом. Исследования переполнены непонятным жаргоном, а разрозненные учебники, имеющиеся в сети, не дают должного представления о том, как решаются задачи в этой области. Цель этой книги — заполнить данный пробел.
Смотри также о книге.
О книге
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Автор(ы) | Будума Нихиль |
| Издатель | Манн, Иванов и Фербер |
| Год издания | 2019 |
| Возрастные ограничения | 16 |
| Кол-во страниц | 304 |
| Серия | Библиотека Сбербанка. Искусственный интеллект |
| Вес | 0.532 |
| Тип обложки | мягкая |
| Количество страниц | 304 |
| Количество книг | 1 |
| Автор | Будума Нихиль |
| Формат | 19.0 x 24.0 x 2 |
| Издательство | Манн, Иванов и Фербер |
| Возрастное ограничение | 16+ |
| Переплет | 80х100/16 |
| ISBN | 978-5-00146-472-3 |
| Язык издания | Русский |
Книги: Анализ данных
Категория 19 р. - 28 р.