Глубокое обучение

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.

Глубокое обучение и машинное обучение

Книга посвящена глубокому обучению и математическим основам машинного обучения. Рассматриваются линейная алгебра, теория вероятностей и информации, численные методы и практические алгоритмы обучения нейронных сетей.

Нейронные сети и искусственный интеллект

Материал знакомит с глубокими нейронными сетями, сверточными сетями, регуляризацией и алгоритмами оптимизации. Рассматриваются применение глубокого обучения в обработке естественного языка, компьютерном зрении, распознавании речи, рекомендательных системах и биоинформатике.

«Книга написана ведущими специалистами в этой области и представляет собой единственное полное изложение предмета».

- Илон Маск, сооснователь компаний Tesla и SpaceX