знания и навыки

учебная и научная литература

учебники и пособия для вузов

технические науки

естественные науки

Перед вами – первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично «человеческих» задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области доступно и интересно изложены в книге. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение – в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов.

фэнтези

любовное фэнтези

измена

оборотни

вампиры

любовный треугольник

противостояние

Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей

Машинное обучение давно уже стало синонимом искусственного интеллекта. Оно проникло во многие аспекты нашей жизни и стало одной из важнейших областей современной науки. Эта книга – путеводитель по ключевым идеям машинного обучения. Вы узнаете, как методы машинного обучения получаются из основных принципов теории вероятностей, пройдёте путь от теоремы Байеса до обобщённых линейных моделей и узнаете в лицо тех китов, на которых стоит весь современный искусственный интеллект. Множество увлекательных кейсов, практических примеров и интересных задач – от анализа ретроспективных научных исследований до эффекта «горячей руки» в баскетболе – помогут разобраться в самых сложных концепциях. Кроме того, книга может лечь в основу базовых курсов по машинному обучению.

стихи и поэзия

Машинное обучение. Основы

Библиотека программиста (Питер)

Цель данного учебника – ознакомить читателя с байесовскими сетями доверия как логико-вероятностной графической моделью баз фрагментов знаний с неопределенностью, которую можно использовать в интеллектуальных системах, поддерживающих принятие решений, а также с алгебраическими байесовскими сетями, позволяющими обработку не только скалярных, но и интервальных оценок вероятностей, и с их приложениями. В основу учебника положен курс лекций, разработанный и читаемый авторами для студентов магистратуры СПбГУ. Настоящее издание полностью обеспечивает программу учебной дисциплины «Теория байесовских сетей» Санкт-Петербургского государственного университета, которая входит в вариативную часть первого семестра обучения по основной образовательной программе высшего образования магистратуры «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем».
Учебник адресован студентам и аспирантам, специализирующимся в области математики и информатики, а также специалистам, в круг профессиональных интересов которых входят теория и практические приложения байесовских сетей.

боевики, остросюжетная литература

боевая фантастика

попаданцы

альтернативная реальность

параллельные миры

борьба за выживание

постапокалиптика

опасные приключения

Основы теории байесовских сетей

Книга посвящена одной из самых практически применимых, активных и быстроразвивающихся областей современной информатики, объединяющей множество методов из различных областей математики и не только математики – машинному обучению. В книге обсуждаются основы многих базовых аппаратов машинного обучения: деревья принятия решений, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, байесовские классификаторы, алгоритмы кластеризации и обучение с подкреплением. Изложение ведется увлекательным языком, книгу интересно читать, и она доступна даже не очень подготовленному читателю. Однако при этом сохраняется математическая строгость, а наиболее сложные части изложения заинтересуют и профессионалов. Книга снабжена обширной аннотированной библиографией.
Читать книгу смогут даже старшеклассники, хотя она будет представлять несомненный профессиональный интерес и для студентов всех курсов, изучающих математику и информатику, а также для специалистов и аспирантов, ведущих исследования в соответствующих областях. В этом отношении значительная часть материала монографии сможет сыграть роль углубленного учебного пособия.


Сергей Игоревич Николенко