Глубокое обучение на Python (pdf+epub)

Отличная книга для первого знакомства. Автор в начале книги обещает не приводить ни единой математической формулы – вместо них используется код на python, что облегчает восприятие рядовому программисту.

Хорошо «разжёваны» базовые задачи – классификация и регрессия.

Много внимания уделено свёрточным и рекуррентным слоям, а также методам преобразования текста в вид, с которым способны работать модели.

По ходу дела дано множество практических советов, а в отдельном разделе по шагам расписано, как надо обучать модель «правильно».

Но что касается более продвинутых вещей – генерация текста и изображений – сложилось впечатление, что достаточно быстро изложение с «всё разжёвано» превращается в «по вершкам».

По генерации текста пример игрушечный, из которого непонятно, как делать практически полезные модели. По генерации изображений приведены достаточно интересные примеры, но всё очень коротко, а потому далеко не так легко для восприятия, как начало книги.

Думаю, что в этом нет вины автора – видимо задачи посложнее регрессии и классификации требуют более солидной подготовки, иначе объём книги разрастётся в разы (но конечно хотелось бы иметь и такую книгу).

В заключении автор честно рассказывает об ограничениях глубоких сетей – а они существенные, так что рано отправлять на свалку подходы, не связанные с градиентным спуском и непрерывными функциями. В целом автор сбивает спесь, навеянную популярными статьями. Глубокие сети – это мощный инструмент, возможности которого ещё до конца не исследованы. Но известные ограничения не оставляют сомнений в том, что их одних недостаточно для решения всех стоящих проблем.

Книга написана разработчиком Keras – библиотеки для создания сетей глубокого обучения на языке Python, поэтому автор без сомнения отлично разбирается в теме. Много практических примеров решения как базовых задач классификации и регрессии, так и более сложных примеров на базе свёрточных и рекуррентных сетей: генерация текстов, Deep Dream, neural style transfer. Рекомендую!

Эта книга подойдет в первую очередь тем, кто хочет начать изучать глубокое обучение. В книге используется фреймворк Keras, который был разработан автором данной книги (ну и сообществом, конечно). После прочтения вы не станете профессионалом в области нейронных сетей, однако, поймете базовые принципы на примере простеньких задач.

Замечательная книга!

Она позволила мне понять, что же обычно понимают под искусственным интеллектом и с чем его "едят". А также, как устроены нейронные сети.

В последнее время я прочитал несколько книг по ИИ, - эта лучшая.

Только эта книга помогла мне ясно понять и прочувствовать, что это за зверь такой - ИИ.

И как с его помощью можно решать многочисленные задачи.

За такую книгу не жалко никаких денег.