Машинное обучение — 28 книг

Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению.
«Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира!
Что вы найдете внутри книги
∙ Теоретические основы глубокого обучения
∙ Приемы создания и обучения нейронных сетей
∙ Работа с естественным языком
∙ Федеративное обучение и работа с конфиденциальными данными
Вам не понадобятся специальные навыки, выходящие за рамки школьного курса математики и базовых навыков программирования

Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию…

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 которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций. Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero.
Основные темы книги:
нейронные сети и системы искусственного интеллекта;
структура нейронных сетей;
сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;
тренировка и тестирование нейронных сетей;
интерактивная среда программирования IPython;
использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;
распознавание образов с помощью нейронных сетей.
Книга обсуждается в отдельном сообщении в блоге Виктора Штонда.
Тарик Рашид - специалист в области количественного анализа данных и разработки решений на базе продуктов с открытым исходным кодом.

Имеет ученую степень по физике и степень магистра по специальности "Machine Learning and Data Mining". Проживая в Лондоне, он возглавляет местную группу разработчиков Python (насчитывающую около 3000 участников), организует многочисленные семинары и часто выступает с докладами на международных конференциях.

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…

Мы живем во время революции, еще 50 лет назад казавшейся невероятной, — революции в области умных машин, которые теперь обучаются самостоятельно, вместо того чтобы просто выполнять запрограммированные команды. И возможности таких машин огромны: распознавание изображений, лиц и голосов, переводы на сотни языков, беспилотное управление автомобилями, обнаружение опухолей на медицинских снимках и многое другое.

Автор книги Ян Лекун стоит у истоков этой революции. Лауреат премии Тьюринга, профессор Нью-Йоркского университета и руководитель фундаментальными исследованиями в Facebook, он является одним из изобретателей глубокого обучения, применяемого к так называемым искусственным нейронным сетям, архитектура и функционирование которых вдохновлены устройством человеческого мозга. В своей книге он, не прибегая к метафорам, делится своим научным подходом на стыке компьютерных наук и нейробиологии, проливая свет на будущее искусственного интеллекта, связанные с ним проблемы и перспективы.

Сегодня искусственный интеллект действительно меняет все наше общество. Эта понятная и доступная книга перенесет вас в самое сердце машины, открывая новый увлекательный мир, который уже является нашей реальностью.

Мы живем во время революции, еще 50 лет назад казавшейся невероятной, — революции в области умных машин, которые теперь обучаются самостоятельно, вместо того чтобы просто…

Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение - то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!
Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также предельно понятно раскрывает ключевые концепции. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например развертывание приложений в бессерверных системах и запуск моделей с помощью Kubernetes и Kubeflow. Пришло время закатать рукава и прокачать свои навыки в области машинного обучения!

Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение - то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций…

Python и spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста или инструменты принятия заказов. Вы научитесь использовать spaCy для интеллектуального анализа текста, определять синтаксические связи между словами, идентифицировать части речи, а также определять категории для имен собственных. Ваши приложения даже смогут поддерживать беседу, создавая собственные вопросы на основе разговора. Прочитав эту книгу, вы можете сами расширить приведенные в книге сценарии, чтобы обрабатывать разнообразные варианты ввода и создавать приложения профессионального уровня.

Python и spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста или инструменты принятия заказов. Вы научитесь использовать spaCy для…

Жить в современном мире, не взаимодействуя с искусственным интеллектом и не подвергаясь его воздействию, практически невозможно. Как так получилось? И что будет дальше? Меняют ли роботы наш мир к лучшему или создают еще больше проблем? Ответы на эти и другие вопросы, а также историю развития ИИ – от истоков и мотивации его зарождения до использования умных алгоритмов – вы найдете на страницах книги Питера Дж. Бентли, эксперта в области искусственного интеллекта и известного популяризатора науки.
Для широкого круга читателей.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Жить в современном мире, не взаимодействуя с искусственным интеллектом и не подвергаясь его воздействию, практически невозможно. Как так получилось? И что будет дальше? Меняют ли…

Освойте ключевые навыки проектирования, разработки и развертывания приложений на базе машинного обучения (МО)!
Пошаговое руководство по созданию МО-приложений с упором на практику: для специалистов по обработке данных, разработчиков программного обеспечения и продакт-менеджеров.
Читая эту книгу, вы шаг за шагом создадите реальное практическое приложение — от идеи до внедрения. В вашем распоряжении примеры кодов, иллюстрации, скриншоты и интервью с ведущими специалистами отрасли.
Вы научитесь планировать и измерять успех МО-проектов, разберетесь, как построить рабочую модель, освоите способы ее итеративной доработки. И, наконец, познакомитесь со стратегиями развертывания и мониторинга.
Книга поможет:
• Определить цель вашего МО-проекта
• Быстро построить первый сквозной пайплайн и найти исходный датасет
• Обучить модель и устранить узкие места в ее производительности
• Развернуть модель и осуществить ее мониторинг

Освойте ключевые навыки проектирования, разработки и развертывания приложений на базе машинного обучения (МО)!
Пошаговое руководство по созданию МО-приложений с упором на…

Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными.
Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch.
Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.

Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты…

В этой книге простым и доступным для неспециалистов языком раскрываются такие сложные темы, как искусственный интеллект, нейросети, машинное обучение, глубокое обучение. Автор рассказывает о предпосылках глубокого обучения, его истории и базовых основах, а также проводит экскурс в будущее этой технологии, раскрывая перед читателями ее потенциал.

В этой книге простым и доступным для неспециалистов языком раскрываются такие сложные темы, как искусственный интеллект, нейросети, машинное обучение, глубокое обучение. Автор…

Цветные полностраничные иллюстрации. Художник Б. Кыштымов.
Познавательная книжка для детей дошкольного возраста.
Содержание:
О том, как сделать машину, которая умеет читать, и о том, зачем на конверте написано "109456".
О том, как много значат "да" и "нет", о том, как разговаривают с лифтом, мельницей, паровозом и ракетой.
О том, как машина узнала, что кошка - это кошка, и про то, как о машине стали говорить "разумная".
О железных утках и трубачах, о том, что такое "автомат", и о том, как много вокруг автоматов.
Почему робот называется "роботом", а также об одном научном опыте и о том, какие у роботов руки и ноги.

Цветные полностраничные иллюстрации. Художник Б. Кыштымов.
Познавательная книжка для детей дошкольного возраста.
Содержание:
О том, как сделать машину, которая умеет читать, и…

Мир, создаваемый человеком в технических системах, во многом похож на тот, который окружает человека в природе. И в искусственном мире техники могут происходить процессы, подобные эволюции живых организмов. Возникают колонии и сообщества технических систем, формируются "сверхорганизмы" типа муравейника, создаются "коллективы", живущие по своим законам. Авторы книги анализируют эти аналогии и рассматривают принципы построения управления в таких технических системах, которые во многом отличаются от привычных схем управления.
Для чтения книги не требуется никакой специальной подготовки, хотя она обращена не только к широкому кругу читателей, но и к специалистам, работающим в области управления и кибернетики.

Мир, создаваемый человеком в технических системах, во многом похож на тот, который окружает человека в природе. И в искусственном мире техники могут происходить процессы, подобные…

Обычно на глубокое обучение смотрят с ужасом, считая, что только доктор математических наук или ботан, работающий в крутой айтишной корпорации, могут разобраться в этой теме. Отбросьте стереотипы: любой программист, знакомый с Python, может добиться впечатляющих результатов. Как? С помощью fastai – библиотеки, предоставляющей комфортный интерфейс для решения наиболее популярных задач. Создатели fastai доказали, что самые модные и актуальные приложения можно делать быстро и не засыпать над скучными теоретическими выкладками и зубодробительными формулами. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Обычно на глубокое обучение смотрят с ужасом, считая, что только доктор математических наук или ботан, работающий в крутой айтишной корпорации, могут разобраться в этой теме.…

Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch по-настоящему «питоническая». Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumPy и scikit-learn, PyTorch упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым набором функций. PyTorch прекрасно подходит для быстрого создания моделей и без проблем масштабируется до корпоративного проекта. PyTorch используют такие компании как Apple и JPMorgan Chase.
Навыки работы с этой библиотекой пригодятся вам для карьерного роста. Вы научитесь создавать нейронные сети и системы глубокого обучения с помощью PyTorch. Книга поможет быстро приступить к созданию реального проекта с нуля. В ней описаны лучшие практики всего конвейера работы с данными, включая PyTorch Tensor API, загрузку данных на Python, мониторинг обучения и визуализацию полученных результатов.

Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch по-настоящему «питоническая». Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumPy и scikit-learn,…

Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области – от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники. Эта книга – введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL. Руководство идеально подойдет как для студентов, изучающих компьютерные науки, так и для разработчиков программного обеспечения, которые знакомы с основными принципами машинного обучения и знают Python.

Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о…

Последние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исключительной точностью распознающие текст и речь. Что в результате? Появляются чат-боты, ведущие диалог не хуже реальных людей, программы, эффективно подбирающие резюме под заданную вакансию, развивается превосходный предиктивный поиск, автоматически генерируются аннотации документов. Благодаря новым приемам и инструментам, таким как Keras и Tensorflow, сегодня возможно как никогда просто реализовать качественную обработку естественного языка (NLP).
«Обработка естественного языка в действии» станет вашим руководством по созданию программ, способных распознавать и интерпретировать человеческий язык. В издании рассказано, как с помощью готовых пакетов на языке Python извлекать из текста смыслы и адекватно ими распоряжаться. В книге дается расширенная трактовка традиционных методов NLP, что позволит задействовать нейронные сети, современные алгоритмы глубокого обучения и генеративные приемы при решении реальных задач, таких как выявление дат и имен, составление текстов и ответов на неожиданные вопросы.

Последние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исключительной точностью распознающие текст и речь. Что в результате? Появляются чат-боты,…

Кем бы вы ни были — инженером-программистом, стремящимся войти в мир глубокого обучения, опытным специалистом по обработке данных или любителем, мечтающим создать «вирусное» приложение с использованием ИИ, — наверняка задавались вопросом: с чего начать? Практические примеры из этой книги научат вас создавать приложения глубокого обучения для облачных, мобильных и краевых (edge) систем. Если вы хотите создать что-то необычное, полезное, масштабируемое или просто классное — эта книга для вас.
Многолетний опыт исследований в области глубокого обучения и разработки приложений позволяют авторам научить каждого воплощать идеи в нечто невероятное и необходимое людям в реальном мире.
В этой книге вы:
• Узнаете, как обучать, настраивать и развертывать модели компьютерного зрения с помощью Keras, TensorFlow, Core ML и TensorFlow Lite.
• Изучите интересные проекты, в том числе Not Hotdog из сериала Silicon Valley и еще более 40 примеров.
• Смоделируете беспилотный автомобиль в видеоигровом окружении и создадите миниатюрную версию, использовав технологию обучения с подкреплением.
• Научитесь использовать перенос обучения для быстрого обучения моделей.
• Найдете более 50 практических советов по повышению точности и скорости модели, отладке и масштабированию до многомиллионной аудитории.

Кем бы вы ни были — инженером-программистом, стремящимся войти в мир глубокого обучения, опытным специалистом по обработке данных или любителем, мечтающим создать «вирусное»…

Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный подход, чтобы быстро решить проблемы, стоящие перед современными айтишниками. Вы на практике познакомитесь с революционными вычислительными технологиями и программированием на Python – одном из самых популярных языков. В вашем распоряжении более пятисот реальных задач – от фрагментов до 40 больших сценариев и примеров с полноценной реализацией. IPython с Jupyter Noteboos позволят быстро освоить современные идиомы программирования Python. Главы 1–5 и фрагменты глав 6–7 сделают понятными примеры решения задач искусственного интеллекта из глав 11–16. Вы познакомитесь с обработкой естественного языка, анализом эмоций в Twitter®, когнитивными вычислениями IBM® Watson™, машинным обучением с учителем в задачах классификации и регрессии, машинным обучением без учителя в задачах кластеризации, распознавания образов с глубоким обучением и сверточными нейронными сетями, рекуррентными нейронными сетями, большими данными с Hadoop®, Spark™ и NoSQL, IoT и многим другим. Вы поработаете (напрямую или косвенно) с облачными сервисами, включая Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft® Azure®, OpenMapQuest, PubNub и др.

Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный подход, чтобы быстро решить проблемы, стоящие перед современными айтишниками. Вы на практике…

«Искусственный интеллект на практике» — это увлекательный рассказ об использовании ИИ и машинного обучения современными компаниями. В книге содержится 50 реальных примеров практического применения ИИ в решении своих задач компаниями со всего мира.

Быстро развивающийся ИИ вышел из лабораторий и отделов компьютерных наук в бизнес. ИИ и машинное обучение считаются важнейшими инструментами достижения успеха. Они используются в разных сферах — от банковского дела и финансов до соцсетей и маркетинга. Технологии предлагают инновационные решения компаниям всех размеров, секторов и отраслей промышленности. Из этой увлекательной и актуальной книги вы узнаете, как с помощью ИИ повысить производительность и эффективность и анализировать рыночные предпочтения.

В книге понятная структура, 50 примеров распределены по 5 категориям: технологии, розничные продажи, медиа, финансы и здравоохранение, и производство. Прочтение одной главы занимает пять минут, так что если читать по главе в день, получится пятьдесят дней. Технических подробностей в книге нет. Ее ценность в том, что она информирует о потенциальных возможностях. Объединив в одном издании примеры из разных сфер, автор способствует «перекрестному опылению».

«Искусственный интеллект на практике» — это увлекательный рассказ об использовании ИИ и машинного обучения современными компаниями. В книге содержится 50 реальных примеров…

Машинное обучение затронуло практически все отрасли жизни. Для него используются многие языки программирования, но наиболее популярным является Python. Несмотря на то что в основе машинного обучения обычно лежат продвинутые математические концепции, обучать сложные модели, не имея глубоких математических знаний, вполне возможно. Эта книга представляет собой руководство, доступное для понимания любому человеку, что позволяет при любом уровне подготовки быстро улучшить знания и навыки в области машинного обучения, освоить некоторые сложные и интересные методы.

Машинное обучение затронуло практически все отрасли жизни. Для него используются многие языки программирования, но наиболее популярным является Python. Несмотря на то что в основе…