Грокаем глубокое обучение (pdf+epub) – Эндрю Траск
Глубокое обучение – это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей – технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники – вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. «Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира!
Серия "Библиотека программиста (Питер)"
Видео
Честное слово, если бы не университет, ничто не заставило бы меня читать это. Книгу можно рассматривать только как первую ступень к нейронкам. Если у вас даже представления нет, что они собой представляют и как работают, тогда она для вас. Все максимально просто разжёвывается (по крайней мере, в первой половине книги, дальше автору, похоже, наскучило, ну или он знания читателей переоценил). Но если знания по теме ИИ присутствуют, то вряд ли эту книгу можно считать достойным закреплением материала.Стоит упомянуть, что все примеры на python, использование фреймворков не оговаривается, тема распознавания образов задета вскользь, есть примеры обработки естественного языка.Но по факту, подкованной я себя не чувствую после ее проработки – проклятье какое-то)
Вторая книга из серии «Грокаем», до которой дошли руки. Ранее читала «Алгоритмы» – и была просто в восторге от стиля изложения и примеров. От «глубокого обучения» ждала чего-то похожего.
Не скажу, что мои ожидания оправдались полностью – местами более сухо, местами более заумно, а некоторые разделы напоминают изобретение велосипеда.
В целом, книга неплохо излагает основы. Подойдет для введения в тему искусственного интеллекта, если не получилось осилить более «научные» источники. Однако, чтобы понять содержание, все еще необходимо хоть немного понимать код на Python и не бояться математики.
Если же хочется в теме разобраться глубоко – не стоит брать эту книгу как единственный источник.#Нон-фикшн 2020
Книга сильно перекрывает материал, который рассказывается в любом курсе, но есть несколько особенностей:– расписывается пошагово бэкпроп- делается прообраз пайторча с использованием numpy- даются грамотные советы в концеНе рекомендую людям, занимающимся машинным обучением больше 1 года, и рекомендую в случае, если начинаете и не проходили курс cs231n или Andrey Ng на курсере