eBooks про Machine Learning, Statistical Learning (704) / книги по статистике теории информации машинному самообучению

Ollis:
Гласснер Э.
ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ БЕЗ МАТЕМАТИКИ. ОСНОВЫ т.1




ДМК-Пресс | 2019 | ISBN: 978-5-97060-701-5 | 578 страниц
Оглавление и отрывки из глав
Дата выхода: май 2019 года.

Гласснер Э.
ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ БЕЗ МАТЕМАТИКИ. ПРАКТИКА т.2




ДМК-Пресс | 2019 | ISBN: 978-5-97060-767-1 | 610 страниц
Оглавление и отрывки из глав
Дата выхода: август 2019 года.


Цитата:

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас. Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи глубокого обучения и нейронных сетей. Второй том посвящен нейронным сетях – быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения. Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение в своей работе. Это программисты, инженеры, ученые, руководители, музыканты, врачи и все, кто хочет работать с большими объемами данных.

Ни у кого нет, случайно?
Спасибо.