Книги про нейросети

«Обучение с подкреплением», 2017 год

Книга написана очень простым и понятным языком. Она не только даёт теорию, но и весьма актуальные рабочие модели. Это выделяет её среди подобных учебников, изобилующих обычно теоретическими версиями алгоритмов. Основная задача, которую ставил перед собой автор – вложить в руки читателей полноценный комплекс, представленный в виде следующей группы: концепция+знания+инструменты. Последние дают возможность реализовывать программы с возможностью обучения на представленных данных.

Книга сумела охватить огромное количество тем. Здесь очень интересно подана история искусственного интеллекта. Автор даёт своё мнение относительно каждого события, но оставляет читателям возможность не согласиться с ним и оценить ситуацию самостоятельно. Также он затрагивает математические предпосылки появления нейронок и приводит простейшие примеры.

Автор понятным языком рассказывает о создании нейронок изнутри, раскрывая все нюансы технологии. Для глубокого обучения он использует Python и библиотека NumPy, отмечая широкие возможности новых нейросетей. Используя данные алгоритмы, вы научите свою нейросеть писать стихи, распознавать изображения и делать переводы с разных языков. Автор убеждён, что ограничений в мире нейросетей просто не существует!

Содержание книги подходит новичкам в области машинного обучения. Фактически – это введение в данное направление. Материал очень грамотно структурирован, он дан без «воды» и в полном балансе теории и практике. Каждая новая информация подкрепляется практической частью, что позволяет полностью усвоить знания. В целом учебник отличается краткостью, так как авторы разбирают только основные знания.

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

Автор этой книги – бесспорный авторитет в своей области. Он является создателем Keras, которая представляет собой мощную библиотеку, с помощью которой возможно взаимодействие с нейросетями. Написана она на языке программирования Python, относящемуся к одному из самых востребованных. Отдельно стоит отметить, что автор является исследователем Google AI. Поэтому он оперирует не только теоретическими знаниями, но и приводит реальные практические примеры, облегчающие усвоение материала.

«Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow», 2018 г.

Тема нейросетей в ближайшие годы будет только наращивать свою актуальность. Поэтому интерес к ней и машинному обучению в целом вполне оправдан. Если вы хотите углубиться в изучение этой тематики, то воспользуйтесь рейтингом книг, которые помогут вам овладеть нужными технологиями и использовать их в своей жизни или профессиональной деятельности.

Идеальный вариант для новичков, представляющий собой введение в машинное обучение. Книга написана простым и понятным языком, автор был краток, но сумел изложить материал ёмко. Каждую теоретическую тему он подкрепляет практическими примерами, все они даются на Python. Поэтому понятны абсолютно любому читателю, заинтересованному в нейронных сетях.

Автор в своей книге развеял многие стереотипы и мифы. Он дал новое обоснование причинно-следственной связи и доказал, что анализ и мышление способны на невероятные с точки зрения обычного человека вещи. Они помогут исследовать наш реальный мир, дадут представление о других возможных мирах и раскроют суть человеческого интеллекта и ИИ.

Уникальная книга, которая должна быть в библиотеке каждого современного человека, который хочет думать и готов анализировать происходящее. Написал её известный учёный, который работает в Израиле и США. Базой для книги послужил его научный труд. Автор адаптировал его под массовое восприятие и изложил свои открытия простым и понятным языком.

Это чтиво не для новичков. Оно рассчитано на профессионалов, ведущих узконаправленную деятельность – изучение искусственного интеллекта и нейросетевого моделирования. Подача материала не самая простая, но тема прорабатывается очень глубоко. Поэтому нередко именно эту книгу используют студенты, а также аспиранты, планирующие продолжить свою деятельность в научном направлении.

И это далеко не всё, что даст вам данное руководство! Автор предлагает читателям, опираясь на полученные знания и подсказки, сделать робота для торговли акциями. А также овладеть навыками обучения с подкреплением. Большой плюс учебного пособия – разбор основ применения естественного языка. Его используют для создания и развития чат-ботов. Поэтому если вам близка эта тема, то обязательно обратите внимание на книгу.

Grokking Deep Learning

Это – не совсем книга в привычном понимании слова. Её скорее стоит называть руководством, которое подходит как новичкам, так и специалистам в разных областях. Но основная целевая аудитория – это всё-таки программисты на Python. Учебное пособие рассчитано на тех, кто программирует на «Питоне». Если вы свободно программируете, рисуете графики, обрабатываете естественные языки и выполняете иные операции, то книга позволит вам углубить свои знания и приобрести новые практические навыки. Используя глубокое обучение, вы научитесь создавать программы компьютерного зрения и не только.

Нейронные сети сегодня – это самая обсуждаема тема и новый подход к программированию. Если раньше специалисты для решения поставленной задачи разбирали её на несколько маленьких и к каждой подбирали подходящее решение, то сегодня так делать не нужно! Нейронки не нуждаются в разделении задач, так как сами находят оптимальные решения. И это стало причиной широкого применения нейронных сетей. Крупные компании находятся в поисках специалистов, которые владеют приёмами машинного обучения. И с каждым разом спрос на них увеличивается.

Весь код книги простой, понятный и рабочий. Это с первых страниц оценят практики. Автор без спешки и обстоятельно раскрывает все нюансы библиотеки Keras и учит мыслить по-новому. Практически каждый читатель к завершению изучения материала сможет сказать, что получил навыки инженерного мышления. И этот результат бесценен!

Большой плюс книги – разбор огромного числа методов. Вы узнаете о том, что такое линейная регрессия и овладеете олимпиадными способами решения задач. В процессе обучения приводятся не некие усредненные версии алгоритмов, а рабочие платформы, написанные на языке Python. Чаще всего автор обращается к Scikit-Learn и TensorFlow.

Авторы очень подробно разбирают алгоритмы обучения с подкреплением. Дело в том, что идея такого обучения возникла не сегодня. Но для того, чтобы она превратилась в самостоятельное направление, потрачены десятки лет. В книге авторы коротко проходят по этим этапам, делая акцент на ключевые идеи и практические применение системы обучения с подкреплением.

Материал разделён на главы и подан от простого к сложному. Вы сумеете изучить как общие разделы, так и направленные на решение конкретных задач. Для вас не останется тайн в обучении нейронок, обработке естественного языка и нейросетях с обратной связью. Благодаря этой книге, вырастет ваш профессионализм и расширится диапазон возможностей.