Глубокое обучение (серия «Адаптивные вычисления и машинное обучение») на русском

«Написанная тремя экспертами в этой области, книга «Глубокое обучение » — единственное всеобъемлющее издание по данной теме».
—Илон Маск , сопредседатель OpenAI; соучредитель и генеральный директор Tesla и SpaceX.

Глубокое обучение — это форма машинного обучения, которая позволяет компьютерам учиться на собственном опыте и понимать мир с точки зрения иерархии понятий. Поскольку компьютер получает знания из опыта, нет необходимости в том, чтобы оператор компьютера формально определял все необходимые компьютеру знания. Иерархия понятий позволяет компьютеру изучать сложные понятия, выстраивая их из более простых; граф таких иерархий будет иметь многоуровневую структуру. Эта книга знакомит с широким кругом тем в области глубокого обучения.

В тексте представлены математические и концептуальные основы, охватывающие соответствующие понятия линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных вычислений и машинного обучения. Описываются методы глубокого обучения, используемые специалистами в промышленности, включая глубокие нейронные сети прямого распространения, регуляризацию, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и практическую методологию; рассматриваются такие приложения, как обработка естественного языка, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайн-системы рекомендаций, биоинформатика и видеоигры. Наконец, книга предлагает исследовательские перспективы, охватывающие такие теоретические темы, как линейные факторные модели, автокодировщики, обучение представлениям, структурированные вероятностные модели, методы Монте-Карло, функция распределения, приближенный вывод и глубокие генеративные модели.

Глубокое обучение может быть полезно студентам бакалавриата и магистратуры, планирующим карьеру в промышленности или научных исследованиях, а также инженерам-программистам, желающим начать применять глубокое обучение в своих продуктах или платформах. На веб-сайте представлены дополнительные материалы как для читателей, так и для преподавателей.