Классический труд от MIT Press теперь на русском языке!
Цветное издание с исправленными опечатками!
Глубокое обучение - это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Поскольку компьютер приобретает знания из опыта, отпадает нужда в человеке-операторе, который формально описывает необходимые компьютеру знания. Иерархическая организация позволяет компьютеру обучаться сложным концепциям, конструируя их из более простых; граф такой иерархии может содержать много уровней. В этой книге читатель найдет широкий обзор тем, изучаемых в глубоком обучении.
Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей, и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры. Наконец, описываются перспективные направления исследований: линейные факторные модели, автокодировщики, обучение представлений, структурные вероятностные модели, методы Монте-Карло, статистическая сумма, приближенный вывод и глубокие порождающие модели.
Издание будет полезно студентами и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.
«Книга написана ведущими специалистами в этой области и представляет собой единственное полное изложение предмета».
- Илон Маск, сооснователь компаний Tesla и SpaceX
1 | Серия | Big Data, IT для бизнеса, Машинное обучение |
---|---|---|
2 | Издательство | ДМК Пресс |
3 | Автор | Я.Гудфеллоу, И.Бенджио, А.Курвилль |
4 | Название | Глубокое обучение |
5 | Описание | Классический труд от MIT Press теперь на русском языке! Цветное издание с исправленными опечатками! Глубокое обучение - это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Поскольку компьютер приобретает знания из опыта, отпадает нужда в человеке-операторе, который формально описывает необходимые компьютеру знания. Иерархическая организация позволяет компьютеру обучаться сложным концепциям, конструируя их из более простых; граф такой иерархии может содержать много уровней. В этой книге читатель найдет широкий обзор тем, изучаемых в глубоком обучении. Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей, и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры. Наконец, описываются перспективные направления исследований: линейные факторные модели, автокодировщики, обучение представлений, структурные вероятностные модели, методы Монте-Карло, статистическая сумма, приближенный вывод и глубокие порождающие модели. Издание будет полезно студентами и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ. «Книга написана ведущими специалистами в этой области и представляет собой единственное полное изложение предмета». - Илон Маск, сооснователь компаний Tesla и SpaceX |
6 | Год издания | 2017 |
7 | Формат книги | 165 x 235 мм |
8 | Обложка | Твердый переплет |
9 | Количество страниц | 652 |
10 | Рекомендуемый возраст | 12+ |
11 | ISBN | 978-5-97060-618-6 |
12 | Вес | 1.14 кг |
13 | Размеры упаковки (измерено в НИКСе) | 24.16 x 17.06 x 4.03 см |
14 | Вес брутто (измерено в НИКСе) | 1.143 кг |
Xарактеристики, комплект поставки и внешний вид данного товара могут отличаться от указанных или могут быть изменены производителем без отражения в каталоге.
Производитель/Адрес: Планет Технолоджи Корпорейшн. 11Ф., Не 96МетроМинqуан РД., К Синьдянь Н., Новый Тайбэй 231, Тайвань (Р. О. Ц)С. АОС Интернешнл (Европ) БВ, Барбара Строззилан 386 НЛ-1083 Амстердам, НидерландыAOC International (Europe) BV, Barbara Strozzilaan 386 NL-1083 HN Amsterdam The Netherlands Страна производства: Китай Импортер: ООО Гигамаркет г.Минск, ул. Грибоедова 1-191