Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика: Эндрю Гласснер
Deep Learning. From Basics to Practice. Volume 2
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 матема
Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению - в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной матема
Полная аннотация
Автор
Издательство
Все характеристики
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.
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.
Свернуть
Характеристики
ID товара
714255
ISBN
978-5-97060-767-1
Страниц
610 (Офсет)
Вес
1080 г
Размеры
240x171x33 мм
Тип обложки
7Б - твердая (плотная бумага или картон)
Иллюстрации
Черно-белые + цветные
Все характеристики
3 331
6 661
Отпуск, не отпускай!
-50%
Вы сэкономите
3330
Скидка 50%
3 331
6 661
Рецензии на книгу
Читали книгу? Как она вам?
+50 ₽ за рецензию
Вы можете стать одним из первых, кто напишет рецензию на эту книгу, и получить бонус — до 50 рублей на баланс в Лабиринте!
Книги из жанра

1 0912 182 -50% Еще 12 дней
Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет
Сейновски Терренс Джей
3 0146 028 -50% Еще 12 дней
Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление
Брантон Стивен Л.
1 3772 754 -50% Еще 12 дней
Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
Макшанов Андрей Владимирович
3 2526 503 -50% Еще 12 дней
Подробное руководство по DAX: бизнес-аналитика с Microsoft Power Bl, SQL Server Analysis Services
Феррари Альберто