Глубокое обучение без математики. Т. 2: Практика из жанра Другая компьютерная литература

Toripendragon

Гостеприимство по-соседски (СИ)

Обожаю этот рассказ. Он просто великолепен. Впервые прочла на фикбуке, и сразу добавила к любимым. А потом рассказ там исчез, и для меня это была просто трагедия. Рада, что снова его нашла ☺☺

TayNavek

Мой красивый друг (СИ)

Предупреждение! Это Слеш;)

Natasha Dovjenko

Повелители стихий. Книга 1. Злой ветер

Спасибо сайту. Очень люблю эту серию книг. С большим удовольствием прослушала первую аудиокнигу из четырёх. Как же хорошо озвучена ! Огромнейшее спасибо !

Славяна

Операция Троянски Кон - 1

Благодаря за книгата. Силно се надявам да публикувате и другите седем части. Благодаря ви за положения труд.

Qwerty1980

Соглашусь, с предыдущими комментаторами, что книга написана хорошо, но не более, сцены военных действий, просто коньюктурны, такое ощущение, что сам автор ни разу за всю жизнь не дрался, поэтому утверждать,

Глубокое обучение без математики. Т. 2: Практика

Другая компьютерная литература

Автор: Гласснер Эндрю

Год: 2020

Переводчик: В. А. Яроцкий

Добавил: Admin 1 Июн 22

Проверил: Admin 1 Июн 22

Формат: FB2, ePub, TXT, RTF, PDF, HTML, MOBI, JAVA, LRF

Currently 0/5

Рейтинг: 0/5 (Всего голосов: 0)

Аннотация

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас.
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 глубокого обучения и нейронных сетей.
Второй том посвящен нейронным сетях – быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем в издательстве «ДМК Пресс» ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения.
Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение в своей работе. Это программисты, инженеры, ученые, руководители, музыканты, врачи и все, кто хочет работать с большими объемами данных.