Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы – Эндрю Гласснер
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 и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей.
Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение и нейронные сети в своей работе.
Продолжение книги будет посвящено практическому воплощению алгоритмов глубокого обучения и выйдет в издательстве «ДМК Пресс» летом 2019 года.
Первое впечатление – книга издана хорошо, твердая обложка, цветные иллюстрации. Прочел первые сто страниц и мое мнение изменилось, причина этого – крайне неграмотный перевод. Сначала подумал – случайность, но когда перестал понимать смысл написанного – не выдержал, нашел файл с оригинальным английским текстом. Похоже, что текст просто прогнали через google-переводчик. Часто бывает по несколько ошибок на странице, игнорируется английская грамматика, иногда плохо с русским, но основная проблема – неправильный перевод математических терминов. Например, «реальное» вместо «вещественное число» (real), «выборка» вместо «образец» (sample), и т.д. Чего стоит, например только один перевод «библиотечная рутина» ((library routine)!Оригинал интересен, но ИМХО автор переусердствовал в стремлении избежать математики и формул – часто это приводит к повторам, длинным описаниям и малопонятным аналогиям. Наверное, он сам это понял, поскольку быстро издал новый сокращенный вариант книги.