Hajm 481 sahifa
2018 yil
Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей
Kitob haqida
Перед вами – первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично «человеческих» задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области доступно и интересно изложены в книге. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение – в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов.
Идеи высказанные в начале книге я пытался реализовать около 35 лет назад в своей диссертации. Тогда это касалось АОС (автоматизированные обучающие системы). Естественный неформализованный русский язык. Меня никто не понимал и я все бросил – в нашей стране началась перестройка. Нейросети я тогда игнорировал. Сейчас вспоминаю и жаль. Уже лет много. Тогда много писал.
Великолепная книга, просто великолепная! Главным её достоинством является то, что хотя она рассказывает о очень серьёзных вещах (машинное обучение, нейронные сети и т.д.) написана очень простым, понятным и доступным языком. Изложение очень живое, приводится масса интересных примеров и около-научных рассуждений, некоторые из них весьма нетривиальны. В общем всем, кто интересуется современными подходами в машинном обучении (полностью согласен с авторами, что термин «искусственный интеллект» на русском языке прсто режет слух -:) рекомендую прочесть и изучить эту книгу с большим вниманием!
Учёные считают, что компьютер должен стать неотличим от человека во владении естественным языком. Алиса уже болтает на просторах интернета. Представленная книга скорее научный труд, чем просто популярная литература. Она требует специальной подготовки по высшей математике и информатике.
Книгу рекомендую! Последовательно подводит читателя к достаточно нетривиальным моментам в обучении моделей ИНС. Всё это сопровождается достаточно простыми, но показательными примерами использования Keras и TensorFlow.
Где нужно – сноски на энциклопедические данные. Ну и, в конце концов, книга свёрстана аккуратно, поэтому её чисто физически приятно читать.
Могу, как человек, связанный с техническими специальностями весьма опосредованно, порекомендовать книгу для базового ознакомления с темой ML.
Izohlar, 6 izohlar6