книги по глубокому обучению
ТОП книги про нейросети на русском языке
Подборка лучших книг на русском языке про нейросети и глубокое обучение (deep learning).
Нейронные сети и глубокое обучение. Аггарвал Чару
Книга поэтапно знакомит читателя с устройством нейросетей. Первые главы посвящены пониманию взаимосвязи машинного обучения и нейронных сетей. По ходу книги автор все больше углубляется в тему и раскрывает уже процессы, функции и переходит к более сложным темам.
Книга была написана для студентов, участников научных исследований и практикующих специалистов.
Преимущества:
Глубокое обучение. С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская
Изложена основная концепция глубокого обучения и как мощные вычислительные компоненты привели к научным прорывам в компьютерных технологиях.
Книга начинается с истории зарождения идеи, объясняет основные компоненты. Вторая часть посвящена современным открытиям и достижениям в этой сфере. Сложная тема описана в доступном для понимания материале. Дает глубокие познания в машинном обучении.
Преимущества:
Недостатки:
Нейронные сети. Эволюция. Каниа Кан
В книге дается информация для читателей, которые хотят разобраться в основах нейронных сетей. В ходе прочтения можно научиться программировать сети, не имея опыта и каких-либо углубленных знаний в математики. Автор предоставляет материал для изучения области с нуля и без использования машинного обучения.
Преимущества:
Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Антонио Джулли, Суджит Пал
Основной целью книги является ввести в курс дела читателя и объяснить все о нейронных сетях, технологии глубоко обучения и искусственном интеллекте. В книге представлено более 20 реалистичных моделей нейронных сетей, написанных на Python с использованием библиотеки Keras. Описаны функциональные возможности библиотеки и методы ее расширения и усовершенствования. Также приведены примеры изучения материала с учителем и без него. В большей степени книга ориентирована на уже опытных специалистов в области глубокого обучения.
Преимущества:
Недостатки:
Эволюция разума. Рэй Курцвейл
Американский футуролог и технический директор компании Google делает огромные ставки на развитие и проектирование человеческого мозга. Но его популярный прогноз говорит о том, что к 2045 году искусственный интеллект станет все больше развиваться. А человеческий мозг просто перестанет его понимать и воспринимать, поэтому после этого переломного момента что-либо спрогнозировать будет очень сложно. Книгу стоит прочитать для того, чтобы быть подготовленным к изменениям и усвоить всю глобальность проблемы человечества.
Преимущества:
Недостатки:
Глубокое обучение на R. Франсуа Шолле
Автор книги является создателем самой мощной библиотеки для работы с нейронными сетями – Keras. И сложные вещи он объясняет очень просто, чтобы читатель сразу смог уловить мысль и начать практиковаться. Книга условно поделена на две части. В первой дана теоретическая информация основ. Во второй части автор сделал упор на практические знания. Там приведены уже конкретные задачи и способы их решения. Это позволяет закрепить полученные знания и начать применять их на практике. Книгу будет легче понять специалистам, которые уже имеют опыт работы с R.
Преимущества:
Недостатки:
Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. Ник Бостром
Автор книги пытается донести и описать мысль, связанную с развитием искусственного интеллекта. Грозит ли это вымиранием человечества? В книге рассматриваются вопросы под разным углом. Что если сверхаразум будет помогать людям, или же наоборот, взбунтуется и начнет уничтожать. Автор выдвигает предположения развития такой перспективы и дает свои прогнозы. Анализируя нынешние разработки, автор утверждает, что игнорировать эту проблему невозможно. Нужно просчитать ответную реакцию и оградить себя от опасности.
Преимущества:
Недостатки:
Создаем нейронную сеть. Рашид Тарик
Книга выступает в роли справочника по введению в практику и теорию по нейронным сетям. Она предназначена для тех, кто только начинает разбираться в этой сфере, и хочет освоить более качественный материал. В книге осветлены основные теоретические аспекты и основы, которые необходимы для понимания системы в самом начале без достаточной базы знаний.
В практической части автор пошагово описывает этапы создания кода, на основе которого создается нейронная сеть на языке Python.
Преимущества:
Недостатки:
Выводы
Делитесь мнениями и толковыми книгами по deep learning и нейросетям и не попавшими в эту подборку в комментариях!
15 книг по машинному обучению для начинающих
Data Science — оверхайповое направление IT. Мы сделали подборку книг по Machine Learning для тех, кто хочет разобраться, что да как.
IT стали толчком развития новых профессиональных областей: Data Mining, машинного обучения (Machine Learning) и других. Чтобы погрузиться в тему, читайте книги из нашей подборки.
Книги по машинному обучению на русском
Автор в сфере IT, digital, экономики и финансов. Ведет некоммерческий проект для начинающих писателей «ЛитЦех».
Владимир Вьюгин.
«Математические основы машинного обучения и прогнозирования»
Сначала изучите азы статистической теории машинного обучения, игр с предсказаниями и прогнозирования с применением экспертной стратегии. Их основы прекрасно объясняет автор книги, доктор физико-математических наук Владимир Вьюгин. Пособие рассчитано на студентов и аспирантов и в доступной форме излагает математические основы, необходимые для дальнейшей работы с машинным обучением.
Педро Домингос.
«Верховный алгоритм»
Книга, благодаря которой даже ничего не смыслящие в математике и статистике люди поймут, что такое алгоритмы машинного обучения и каково их применение в жизни. Профессор Педро Домингос рассказывает о пяти основных школах Machine Learning и о том, как они используют идеи из различных областей научного знания — нейробиологии, физики, статистики, биологии, — чтобы помогать людям решать сложные задачи и упрощать рутину с помощью алгоритмов.
Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф.
«Машинное обучение»
Эта книга 2017 года издания доступно рассказывает о Machine Learning — для тех, кто ничего не слышал об этих технологиях. В ней нет заумной статистики, математики или углубленного и подробного объяснения, как использовать тот или иной алгоритм. Авторы с легкостью объясняют, что такое машинное обучение и как его применять в повседневной жизни. Примеры в книге приводятся на языке программирования Python, который используется в том числе и в этой сфере.
Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти.
«Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python»
Еще одна отличная книга для начинающих свой путь в программировании и анализе больших данных. Авторы утверждают, что благодаря ей читатель научится самостоятельно строить модели машинного обучения и развертывать крупномасштабные приложения для прогнозирования. В книге рассказывается о том, какие алгоритмы входят в семейство масштабируемых, что они из себя представляют и как с их помощью обрабатывать большие файлы. Также вы узнаете, что такое вычислительная парадигма MapReduce и как работать с машинными алгоритмами на платформах Hadoop и Spark на языке Python.
Себастьян Рашка.
«Python и машинное обучение»
Книга для новичков, осваивающих Python и машинное обучение. Издание содержит подробные мануалы даже по таким нюансам, как установка специализированного приложения Jupyter Notebook.
В книге рассматриваются основы Machine Learning, возможности самых мощных библиотек Python для анализа данных и дается ответ на вопрос, почему этот язык — один из лидеров в Data Science.
Георгий Кухарев, Екатерина Каменская, Юрий Матвеев, Надежда Щеголева.
«Методы обработки и распознавания изображений лиц в задачах биометрии»
Несмотря на то что эта книга рассчитана на начинающих и знакомит с основными принципами искусственного интеллекта — в частности, технологии распознавания лиц, — для полного понимания терминологии и комфортного погружения в чтение все же требуется некоторый бэкграунд. В ней рассматриваются такие вопросы биометрии, как методы анализа изображений лиц, получение исходных данных из реальных сцен, структуры систем распознавания и другие. Примеры в монографии приводятся на языке машинного обучения MATLAB. Если техническими фоновыми знаниями вы не обладаете, но книгу прочитать все же хочется — незнакомые термины можно гуглить, этого вполне достаточно, чтобы не испытывать при чтении никакого дискомфорта.
Петер Флах.
«Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных»
Это цветное издание с иллюстрациями также предназначено для новичков и рассматривает широкие вопросы машинного обучения. По мере погружения читателя в тему автор раскрывает все больше деталей, но книга не слишком сложна для восприятия: вся новая терминология объясняется, а статистические и логические модели описываются понятным неподготовленному читателю языком.
Книги глубокого обучения
Дата публикации 2016-04-07
В настоящее время не так много книг по глубокому обучению, потому что это такая молодая область изучения.
Тем не менее, есть несколько доступных книг и несколько очень интересных книг, которые вы можете приобрести при раннем доступе.
В этом посте вы найдете книги, доступные прямо сейчас, по углубленному изучению.
Учебник глубокого обучения
Существует учебник по углубленному изучению, который несколько лет разрабатывался и называется простоГлубокое обучение,
Это написано ведущими учеными глубокого обученияЙен Гудфеллоу,Йошуа Бенжиоа такжеАарон Курвильи включает в себя охват всех основных алгоритмов в этой области и даже некоторые упражнения.
Я думаю, что он станет основным текстом для чтения в поле, в первую очередь потому, что они раздают его бесплатно (очень похоже наЭлементы статистического обучениятребуется чтение по машинному обучению).
Многое из этого уже завершено, и я настоятельно рекомендую прочитать его, чтобы получить базовую теорию по алгоритмам глубокого обучения.
Текущее рабочее оглавление выглядит следующим образом:
Глубокие учебники от О’Рейли
В настоящее время в разработке находятся две книги от O’Reilly:
Глубокое обучение: подход практикующего
Книга практична, написана как для Java-разработчиков, так и для специалистов по данным, и я могу только предположить, что в ней приведены примеры использования инфраструктуры DL4J.
Книга должна быть выпущена в мае 2016 года, и в настоящее время нет доступного содержания (что я мог найти).
Основы глубокого обучения: разработка алгоритмов машинного интеллекта нового поколения
Это еще одна прикладная книга на Python, написаннаяНихил Будума, Он охватывает как концепции глубокого обучения, так и примеры. Вы можете получить ранний доступ к этой книге, и на момент написания этой статьи доступно 5 глав.
Текущее рабочее содержание этой книги приведено ниже:
Я взволнован, чтобы получить в свои руки эту книгу.
Глубокое обучение в издательстве Packt
В мае 2016 года выходит пакетная публикация книги «Deep Learning», написаннаяЮсуке СугоморититулованныйГлубокое обучение с Java, Он также нацелен на разработчиков Java и ученых данных и предоставит примеры, использующие среду DeepLearning4J.
Похоже, что для этой книги еще нет оглавления, но я думаю, что вы можетеполучить ранний доступ к нему,
Сети глубокого убеждения в C ++ и CUDA C
Тимоти Мастерснаписал много книг об искусственных нейронных сетях за эти годы. В 2015 году он написал две книги о Deep Belief Networks с использованием C ++ и CUDA.
Книги содержат примеры и в основном посвящены его программному обеспечению DEEP. Вы можете узнать больше о его программном обеспечении на егостраница интернета
Содержание этой книги:
Содержание этой книги:
Искусственный интеллект для людей
Джефф Хитонявляется исследователем и автором серии из трех книг по искусственному интеллекту:
Третья книга серии посвящена искусственным нейронным сетям и содержит несколько глав, посвященных методам глубокого обучения.
Оглавление выглядит следующим образом:
Глубокое обучение в R
У Н. Д. Льюиса есть серия книг по статистике и машинному обучению, включая книги по нейронным сетям. В начале 2016 года он выпустил книгу по глубокому обучению в R под названием:Глубокое обучение стало проще с R: Нежное введение в науку о данных.,
Оглавление выглядит следующим образом:
Обновление: больше книг
В этом разделе перечислены дополнительные книги, которые были выпущены (или, как ожидается, будут выпущены) после написания этого поста.
Резюме
В этом посте вы узнаете о книгах, доступных прямо сейчас по углубленному изучению.
Вы купили или прочитали одну из этих книг? Оставьте комментарий и дайте мне знать, что вы об этом думаете.
Есть ли еще книги по глубокому обучению, которые, как вы знаете, появятся или уже здесь? Дай мне знать в комментариях.
Deep Learning: 15 лучших книг по глубинному обучению
Интересуетесь нейросетями и машинным обучением? Собрали подборку из 15 книг по глубинному обучению, которые помогут освоить эти технологии.
Ловите свежую подборку книг Deep Learning, которая поможет свернуть горы!
Эта книга считается «Библией», одной из лучших книг по глубинному обучению. Несмотря на то, что она написана техническим языком, её сможет осилить и технологический новичок.
Внутри рассказывается о математических и концептуальных основах, линейной алгебре, теории вероятностей и теории информации, численных вычислениях и машинном обучении. Она описывает методы глубокого обучения, используемые практиками в отрасли. Сюда входят сети с прямой связью, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и практическая методология. Кроме того, вы узнаете об обработке естественного языка, распознавании речи, компьютерном зрении, системе онлайн-рекомендаций, биоинформатике и видеоиграх.
Это учебник по моделям глубокого обучения с использованием языка Python и мощной библиотеки Keras. Написанная создателем Keras и исследователем Google AI Франсуа Шолле, эта книга укрепит понимание технологии через объяснения и практические примеры. Вы исследуете сложные концепции и попрактикуетесь с приложениями в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и генеративных моделей. К тому времени, как вы закончите, у вас будут знания и практические навыки для применения глубокого обучения в ваших собственных проектах.
Эта книга предполагает, что вы почти ничего не знаете о машинном обучении. Её цель − дать вам концепции, знания и инструменты для реализации программ, способных учиться на данных. Здесь рассматривается большое количество методов. Например, линейная регрессия или олимпиадные способы решения задач.
Вместо того, чтобы реализовывать собственные игрушечные версии каждого алгоритма, авторы используют существующие готовые к работе платформы Python вроде Scikit-Learn и TensorFlow.
Ричард Саттон и Эндрю Барто дают ясное и простое описание ключевых идей и алгоритмов обучения с подкреплением. Оно основано на том, что агент пытается максимизировать получаемый выигрыш, действуя в сложной среде с высоким уровнем неопределенности. Предназначена для специалистов в области искусственного интеллекта, нейросетевого моделирования и управления, а также студентов и аспирантов.
Следующий материал в подборке книг по глубинному обучению распространяется вместе со специально подготовленными онлайн-материалами. Здесь вы найдете введение в машинное обучение, что позволяет вычислительным системам улучшать свою производительность с помощью накопленного опыта. Это короткий курс, поэтому ждите качественно структурированной информации Здесь основные темы, которые должен знать каждый. Важно, что читателям также доступны электронные, регулярно обновляемые главы книги.
Эта книга не только для начинающих. Специалисты разного уровня с помощью этой книги смогут создавать обычное программное обеспечение, обрабатывать естественные языки, рисовать графики, производить сложные математические вычисления, составлять фото-роботы, а также создавать программы компьютерного зрения с помощью глубокого обучения.
Это руководство познакомит вас с основами компьютерного зрения, библиотеками и лучшими практиками.
Книга научит вас строить нейронные сети глубокого обучения с нуля. Эндрю Траск расскажет об устройстве технологии изнутри. Особенно полезна тем, кто уже знаком с математикой и программированием на среднем уровне. В процессе изучения вы узнаете о том, как учатся нейронные сети, построите сети, которые смогут распознавать и анализировать изображения, играть в видеоигры, переводить текст между языками и даже писать, как Шекспир.
Эта книга является введением в машинное обучение от специалиста мирового уровня и суперзвезды LinkedIn Андрея Буркова. Она позволит начать работу с ML в течение нескольких дней. Достаточно первых пяти глав, а остальные понравятся практикующим инженерам, желающим использовать ML в своей повседневной работе, не тратя огромное количество времени на прохождение длинных курсов.
Это ещё одна из популярных книг по глубинному обучению. Использование алгоритмов Google в играх, победы роботов над человеком заставили технических специалистов по всему миру начать следить за технологиями машинного обучения ещё пристальнее.
Книга является исчерпывающим руководство по самым последним инструментам deep learning. Вы будете оценивать методы, включая перекрестную энтропию, учиться применять их в реальных условиях.
А ещё вы познаете основы обучения с подкреплением, сделаете робота для торговли акциями и научитесь применять естественный язык для развития чат-ботов.
Одна из немногих книг по глубинному обучению на русском. Внутри много математики, теории, основ и рассуждений, охватывающих большую часть того, что касается машинного обучения. По сути, это всеобъемлющее руководство для новичков, которые желают разобраться в вопросах работы с нейронными сетями.
Книга от всемирно известного ученого-компьютерщика Джуды Перл. Совместно с коллегами, он развеял стереотипы о причинно-следственной связи и объяснил, как мышление позволяет исследовать существующий и возможные миры, разобрал сущность человеческого и искусственного интеллекта. Как говорят авторы, книга нужна для того, чтобы показать ширину мышления.
Краткое, лёгкое и доступное введение в машинное обучение. Преимущество этой книги перед другими в простых примерах для новичков. В ней вы найдёте популярные алгоритмы и архитектурные решения, интуитивно понятные любому начинающему разработчику. Книга охватывает важные темы: от обучения нейронных сетей, обработки языка, нейронных сетей с обратной связью, до математических предпосылок и истории искусственного интеллекта. Все примеры на языке программирования Python.
Эта книга посвящена не алгоритмам машинного обучения, а тому, как заставить работать эти алгоритмы.
Чему она научит? Например, расстановке приоритетов, диагностике ошибок в системе машинного обучения, обучению систем в тестовом режиме. А ещё настройке проектов и сравнению их результатов с подобными, которые выполнены вручную человеком. Читатели узнают, когда и как применять сквозное, трансферное и многозадачное обучение.
Книга о том, как сделать модели машинного обучения и их решения понятными.
Вы узнаете о простых, интерпретируемых моделях. Например, о деревьях решений, правилах принятия решений и линейной регрессии. Все методы интерпретации подробно объясняются: сильные и слабые стороны, техническое устройство, варианты интерпретации результатов.
Кому подходит эта книга? В первую очередь, она ориентирована на практиков машинного обучения − учёных статистиков. Но будет полезна всем, кто заинтересован в том, чтобы сделать модели машинного обучения понятными.
Нейронные сети − одна из самых крутых парадигм программирования. В традиционном подходе к программированию мы разбиваем большие задачи на множество мелких и понятных. Это помогает компьютеру быстрее их выполнять. Нейронные сети учатся сами решать поступающие проблемы. По этой причине, сегодня всё больше крупных технологических компаний начинают применять технологии машинного обучения
Цель книги − помочь вам освоить основные понятия нейронных сетей, включая современные методы глубокого обучения. В процессе изучения книги, вы будете писать код, использующий нейронные сети и глубокое обучение для решения сложных задач. Таким образом, авторы рассчитывают сформировать у читателей фундаментальные навыки работы с технологией.
Понравилась подборка 15 лучших книг по глубинному обучению? Возможно, вас заинтересует следующее:
Источник: Подборка книг по глубинному обучению, которые стоит прочитать в 2019 году на FloydHub