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.

Полный текст статьи читайте на OpenNet прочитано 36466 раз