Глубокое обучение

Книга «Глубокое обучение» будет интересна разработчикам программного обеспечения, которые не изучали машинное обучение или статистику, но хотят быстро освоить эти дисциплины и приступить к использованию машинного обучения в своем продукте или платформе.

Автор: Ян Гудфеллоу, Иошуа Бенджио, Аарон Курвилль Издательство: ДМК Пресс Год издания: 2017 Количество страниц: 652 ISBN: 978-5-97060-618-6 Цена: 1899 руб.

Машинное обучение доказало полезность во многих направлениях программного обеспечения, в том числе компьютерном зрении, распознавании речи и аудиозаписей, обработке естественных языков, робототехнике, биоинформатике ихимии, видеоиграх, поисковых системах, интернет-рекламе и финансах.

В настоящее время машинное обучение является активно развивающейся областью научных исследований. Это связано как с возможностью быстрее, проще и дешевле собирать и обрабатывать данные, так и с развитием методов выявления из этих данных законов, по которым протекают физические, биологические, экономические и другие процессы. В некоторых задачах, когда такой закон определить достаточно сложно, используют глубокое обучение.

Глубокое обучение – один из подходов к искусственному интеллекту, термину, который ввел в обиход амери-
канский информатик Джон Маккарти. Конкретно: это вид машинного обучения – методика, которая позволяет компьютерной системе совершенствоваться по мере накопления опыта и данных.

Книга начинается с обзора математического аппарата: рассматриваются основы прикладной математики, теории вероятности и теории информации, которые помогают в разработке алгоритмов машинного обучения – все это необходимо дляпостроения и анализа полноценных систем обучения.

Далее в книге даны рекомендации по практическому проектированию, построению и настройке приложений глубокого обучения и приведен обзор некоторых приложений. Эта часть будет интересна для специалистов-практиков – тех, ктохочет уже сегодня приступить к реализации и использованию алгоритмов глубокого обучения.

Объединение и адаптация машинного обучения в стратегию таких гигантов как Microsoft, IBM, Amazon, Baidu, Google позволило им предлагать программные платформы машинного обучения уже и для других предприятий.

29 ноября состоится III ежегодная практическая конференция «Технологии баз данных 2017». Издательство ДМК Пресс является партнёром этого события.

Организаторы конференции «Технологии Баз Данных 2017» включили следующие темы: настройка, мониторинг, защита и масштабирование, миграция, оптимизация производительности баз данных.

Особое внимание на конференции уделено опыту реальных проектов: миграция СУБД данных в крупном банке, предприятии энергетики и др.; оптимизация производительности в условиях динамичных ИТ-инфраструктур; защита баз данных и обеспечение гарантированной работоспособности в условиях промышленной эксплуатации; масштабирование до тысяч узлов для построения интегрированных хранилищ, и др. Организатор мероприятия издательство «Открытые системы».

Книгу можно приобрести в нашем магазине