ТОП-20 книг про нейросети на 2024 год

Подборка литературы глубинному обучению и нейронкам

Открывает ТОП лучшая книга из всех существующих в данном сегменте. Она даёт обширную базу, к которой можно не единожды возвращаться и каждый раз находить что-то полезное. Сразу скажем, что написана она техническим языком. Но не стоит отказываться от неё, если вы новичок в машинном обучении – авторы изложили материал настолько просто, что любой желающий сможет в нём разобраться.

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.

1. Неполное понимание контекста: нейросетям трудно учитывать весь контекст, если он слишком сложный: это приводит к тому, что ИИ создает неправильные или нелогичные высказывания. К примеру, чат-боты в Character AI умеют запоминать информацию и использовать её, чтобы поддерживать беседу, однако при слишком долгой переписке старые данные вытесняются новыми, и компьютерный собеседник забывает, о чем говорилось несколько десятков сообщений назад.

Хотя информация подана очень грамотно. Авторы сумели создать подробное и полное руководство, которое закроет все вопросы, связанные с нейронными сетями. Из-за этого некоторые новички всё же приобретают книгу и садятся за неё после изучения базы в других источниках. Важно понимать, что материал изобилует математическими формулами. Это отличает его от привычных многим роликов в интернете, где нейронки описываются простыми словами. Поэтому чтение нельзя назвать лёгким – некоторым читателям приходится прерываться на каждой странице и искать разъяснения.

Чтобы бизнесу обрести помощника в виде нейросети, нужно разобраться, что это. Предположим, что человеческий мозг — это компьютер. Он содержит огромное количество «проводов» и «переключателей», которые соединяют различные части и помогают думать и запоминать. Эти «провода» и «переключатели» — нейроны. Во время мыслительного процесса и запоминания эти нейроны соединяются по-новому, за счёт чего происходит запоминание и обучение.

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.

Как работает нейросеть?

Автор так изложил материал, что уже через несколько дней вы сможете приступить к работе. Он понятным языком объяснил, что суть машинного обучения сводится к поиску оптимальной формулы. Именно к ней нейросеть будет обращаться при поступлении входных данных, применять её и получать желаемый результат. Самая важная информация по теме изложена в первых пяти главах. Практически каждый после их прочтения сможет найти себя как современного аналитика или специалиста по машинному обучению. Весь материал подан коротко, ёмко и без «воды». Поэтому он занимает всего две сотни страниц. В других книгах вам придётся прочитать не менее нескольких тысяч страниц.

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.

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.

– с помощью нейросетей можно создавать описания карточек товаров. Такая возможность появилась в редакторе inSales . Можно выбрать тональность текста и задать любые дополнительные условия. Результат будет готов за 30 секунд, его можно отредактировать или перегенерировать;

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.

Очень интересное учебное пособие, которое дополняется онлайн-документами, упрощающими восприятие материала. Но это – не единственное отличие книги от других подобных учебников! Дело в том, что та часть книги, которая представлена в онлайн формате, регулярно обновляется. Как только появляются новые вводные в сегменте нейросетей, они находят отражение в этих главах.

Machine Learning Yearning, 2018 год

Наша подборка – это база, которая должна быть у каждого человека, интересующегося нейронными сетями. С её помощью вы получите прочные теоретические знания и овладеете практическими навыками, без которых невозможна работа в сегменте машинного обучения. А с какой книги начинать, выбирать только вам!

2. Неумение обрабатывать новые концепции: модели обучаются на основе имеющихся данных, поэтому они могут испытывать трудности в обработке новых или малоизвестных концепций. Чем больше источников потребила нейросеть, тем менее актуальна эта проблема.

Книга разделена на несколько глав. В первой разбираются теоретические основы, материал подан простым языком и понятен даже новичкам. Далее от базовых основ вы переходите непосредственно к методам создания и обучения нейронных сетей. Кроме этого, вы научитесь работать с естественным языком. Дополнительно в последних разделах дана информация по взаимодействию с конфиденциальной информацией. Книга даёт полное представление о устройстве нейросетей.

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!

Материал проработан в книге довольно хорошо. Начинается обучение с самых простых вещей – вы разберёте суть глубокого обучения, основы и классификацию изображений. Далее автор плавно переходит к теме данных для классификации, настройке рабочего окружения и, наконец, к параметрическому обучению и нейронным сетям. И это – только основные тематики, на самом деле их гораздо больше.

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!

Одна из самых интересных и практически применимых книг в нашей подборке. Дело в том, что автор не стал подобно другим подробно останавливаться на алгоритмах машинного обучения – такой литературы достаточно много на любой уровень восприятия. Он пошёл иным путём – предложил разобраться в том, как сделать так, чтобы алгоритмы работали, рассмотрев их принципы и особенности. И это ему хорошо удалось!

В сети книга представлена на английском языке. На русском вы можете найти её свободный перевод, который эксперты оценивают как довольно достойный. Если говорить о содержании простым языком, то автор постарался просто и доступно рассказать о нейросетях. Он начинает с основ и постепенно подводит читателя к современным методикам машинного обучения.