Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство

Книга представляет собой практическое руководство по глубокому обучению и анализу данных. Автор подробно описывает принципы построения и развития нейронных сетей с нуля, начиная с основ машинного обучения, линейной алгебры и теории вероятностей.

Особое внимание уделяется практическим аспектам: на материале задач распознавания образов и обработки естественного языка демонстрируются возможности популярных библиотек PyTorch, Keras и TensorFlow. Книга содержит разбор базовых алгоритмов, реализованных на языке Python.

Издание поможет читателю самостоятельно освоить работу с нейронными сетями, написав собственное приложение для глубокого обучения на основе данных из браузера. Книга предназначена для Python-разработчиков и специалистов Data Science, желающих углубить свои знания в области глубокого обучения.