Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас! Разработка и обучение собственных нейронных сетей Использование нейронных сетей для понимания данных и создания новых данных Присвоение описательных категорий текстам, изображениям и другим типам данных Предсказание последующих значений последовательности данных Исследование структуры ваших данных Обработка данных с максимальной эффективностью Восприятие новых знаний и идей и применение их на практике Получение удовольствия от обсуждения глубокого обучения с другими специалистами Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению - в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей. Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение в своей работе. Это программисты, инженеры, ученые, руководители, музыканты, врачи и все, кто хочет работать с большими объемами данных, извлекая из них полезную информацию или формируя новые данные. Продолжение книги будет посвящено практическому воплощению алгоритмов глубокого обучения.
Книга Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы можно купить с кэшбэком до 118 бонусных рублей. Доставка современной науки ДМК Пресс в Москве на дом в среднем занимает до 2-3 дней. Вы также сможете забрать его в любом из пунктов выдачи заказов. На sbermegamarket.ru книга Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы в наличии по выгодным ценам!
Сообщить о неточности
