О книгеГлубокое 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.Для кого эта книгаДля всех, кто интересуется или занимается глубоким обучением.Об автореНихиль Будума исследует машинное обучение в MIT. Он золотой медалист нескольких международных олимпиад по биологии.
Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения
Искусство и искусствоведениеГлубокое обучение — раздел машинного обучения, изучающий глубокие нейронные сети и строящий процесс получения знаний на основе примеров. Авторы рассказывают об основных принципах решения задач в глубоком обучении и способах внедрения его алгоритмов.
$0.00
Нет в наличии
Вес | 22 oz |
---|---|
Габариты | 8.5 × 5.7 × 1.0 in |
Формат | 80×100/16 |
Издательство | |
Серия | |
Переплет | Мягкий переплет |
Автор | |
Стандарт | 6 |
Дата получения | 11.12.2019 |
Год выпуска | |
Количество страниц | 304 |
SKU | MIF00027314 |
Формат, мм | 0х0 |