Соболенко Сергей. Искусственный интеллект. Начала MSM. Сингулярность неизбежна

Пер. с англ. — СПб.: Диалектика, 2020. — 752 с.: ил. — ISBN: 978-5-907203-01-3. В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей. Главы 3 и 4 посвящены подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных...

Перевод с английского. — СПб: БХВ-Петербург, 2017. — 336 с. — ISBN 978-5-9775-3758-2. Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине. В объёмах, достаточных для начала работы в области...

М.: O’Reilly Media, 2017. — 392 с. Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем...

СПб.: Альфа-книга, 2017. — 274 с. — ISBN: 9785990944572. Эта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. Автор простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание...

Издательские решения, 2019. — 360 с. Эта книга подарит путешествие в увлекательный мир строковых данных, открывающий новые возможности для исследования искусственного интеллекта. В ней вы найдете множество примеров и иллюстраций, а кроме того, идей, до этого момента неопубликованных. Она будет полезна и интересна как новичку в теме программирования, так и искушенному читателю,...

2-e изд. — Пер. с англ. — М.: Вильямс, 2006. — 1104 с.: ил. В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию. В книге также...