- 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
Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения; Манн, Иванов и Фербер, 2019
2299 р.
- Издатель: Манн, Иванов и Фербер
- ISBN: 978-5-00146-472-3
EAN: 9785001464723
- Книги: Программирование
- ID:4191479
Где купить (3)
Цена от 2299 р. до 2299 р. в 3 магазинах
| Магазин | Цена | Наличие |
|---|---|---|
| Магазин | Последняя известная цена | Обновлено |
|---|---|---|
| Лабиринт | 2608 р. | 28.03.2023 |
| ЛитРес | 699 р. | 31.12.2021 |
| Издательство «МИФ» | 1295 р. | |
| РЕСПУБЛИКА | 995 р. | 24.07.2021 |
| Мегамаркет | 2174 р. | 24.12.2024 |
| Яндекс.Маркет | 7276 р. | 17.06.2024 |
| OZON | 1456 р. | 24.06.2024 |
Предложения банков
| Компания | Предложение |
|---|
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 |
Отзывы (4)
- 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)
- 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.
Добавить отзыв
Похожие товары
Книги: Анализ данных
Категория 1839 р. - 2758 р.