
В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. Главы книги можно разбить на три группы.
— Основы нейронных сетей. Суть многих традиционных моделей машинного обучения можно понять, рассматривая их как частные случаи нейронных сетей. В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей. Будет показано, что метод опорных векторов, линейная и логистическая регрессия, сингулярное разложение, факторизация матриц и рекомендательные системы являются именно такими частными случаями. Наряду с ними рассматриваются и такие сравнительно новые методы конструирования признаков, как word2vec. Читать


![Python. Создаем программы и игры [3-е издание]](https://readmag.ru/wp-content/uploads/2023/04/python-sozdaem-programmy-i-igry-3-e-izdanie.jpg)

