Ebook: Глубокое обучение без математики. Основы
Author: Эндрю Гласснер
- Genre: Компьютеры // Кибернетика: Искусственный интеллект
- Tags: Neural Networks, Deep Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Regression, Supervised Learning, Python, Generative Adversarial Networks, Bayesian Inference, Classification, Clustering, Naive Bayes, Statistics, Gradient Descent, Regularization, scikit-learn, Ensemble Learning, Probability Theory, Overfitting, Underfitting, Random Forest, Dimensionality Reduction, Activation Functions, Bagging, Back-propagation, Feed-forward Neural Networks, Information Theory, Learning Rate
- Year: 2019
- Publisher: ДМК Пресс
- City: М.
- Edition: 1
- Language: Русский
- pdf
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 и нейронные сети в своей работе.
Продолжение книги будет посвящено практическому воплощению алгоритмов глубокого обучения и выйдет в издательстве «ДМК Пресс» летом 2019 года.
Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение и нейронные сети в своей работе.
Продолжение книги будет посвящено практическому воплощению алгоритмов глубокого обучения и выйдет в издательстве «ДМК Пресс» летом 2019 года.
Download the book Глубокое обучение без математики. Основы for free or read online
Continue reading on any device:
Last viewed books
Related books
{related-news}
Comments (0)