Общедоступная книга по машинному обучению
12 января 2019 года
Группа исследователей из компании Amazon опубликовали книгу "Dive into Deep Learning", знакомящую с основными принципами разработки систем машинного обучения и алгоритмами, используемыми при построении нейронных сетей. Разработка книги ведётся на GitHub в формате Markdown (любой желающий может предложить дополнения или поправки).
Книга доступна в формате PDF (635 стр.), в виде интерактивного online-руководства (с возможностью оставлять комментарии и проводить обсуждение в каждом разделе) и в форме интерактивного руководства для среды Jupyter (можно сразу запускать и изменять примеры кода и наблюдать результат). Рабочие примеры кода приводятся для фреймворка Apache MXNet и охватывают различные аспекты машинного обучения, от создания и тренировки моделей, до построения нейронных сетей для решения задач распознавания объектов и обработки информации на естественном языке. Книга легла в основу обучающего курса STAT 157, который будет предложен весной этого года в Калифорнийском университете в Беркли.
Источники
править- [тhttps://github.com/d2l-ai/d2l-en Главная ссылка к новости (тhttps://github.com/d2l-ai/d2l...)]
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.