Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения (Будума Нихиль) ; Манн, Иванов и Фербер, 2020

О книге
Глубокое 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 книга
Для всех, кто интересуется или занимается глубоким обучением.

Об авторе
Нихиль Будума исследует машинное обучение в MIT. Он золотой медалист нескольких международных олимпиад по биологии.

Глубокое 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.

Смотри также Характеристики.