Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей
Погружение в машинное и глубокое обучение
В современном цифровом мире Deep Learning играет одну из ведущих ролей, определяя будущее технологий. Если вас всегда увлекала эта динамичная область, но вы сталкивались с очень сложными техническими текстами, то книга Саймона Принса — именно то, что нужно.
Экспертиза без лишних подробностей
Здесь предлагается авторитетное, доступное и современное изложение всех основных тем глубокого обучения, включая последние достижения и передовые концепции. Издание интуитивно понятно представляет критически важные для понимания ML идеи.
Комплексный и дружелюбный подход
Каждая концепция описана простым языком, а затем подробно разобрана с использованием математических формул и иллюстратива. Это делает сложные темы более доступными для понимания и усвоения любому читателю с базовыми знаниями в прикладной математике.
Современные и актуальные темы
Короткие и содержательные главы построены так, чтобы плавно усложняться, помогая постепенно осваивать все более сложные понятия.
Теория в комплекте с практикой
Прагматичный подход, совмещающий теорию с практикой, дает достаточную детализацию для создания простых версий моделей. Оптимально презентованные идеи отграничивают важные концепции от второстепенного контекста.
Доступность и поддержка
Минимальные математические требования, обширное количество иллюстраций и графики делают материал доступным. Более того, в книгу включены упражнения по программированию на Python, что позволяет моментально применить знания на практике.
Об авторе
Саймон Джей Ди ПРИНС — почетный профессор информатики в Университете Бата, автор книги Computer Vision: Models, Learning and Inference. Автор статей в областях компьютерного зрения, биометрии, психологии, физиологии, медицинской визуализации, компьютерной графики. Исследователь, специализирующийся на искусственном интеллекте и глубоком обучении, руководил группами ученых-исследователей в Anthropics Technologies Ltd, Borealis AI и др.
«Книга "Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей" полностью оправдывает свое название. Она дает исчерпывающее представление о машинном и глубоком обучении, а также структурирует колоссальный объем знаний. Книга подходит как для математиков, которые хотят иметь представление об ИИ, так и для программистов, которые хотят понимать природу используемых формул». — Матвей Пак, генеральный директор компании METAMENTOR
В современном цифровом мире Deep Learning играет одну из ведущих ролей, определяя будущее технологий. Если вас всегда увлекала эта динамичная область, но вы сталкивались с очень сложными техническими текстами, то книга Саймона Принса — именно то, что нужно.
Экспертиза без лишних подробностей
Здесь предлагается авторитетное, доступное и современное изложение всех основных тем глубокого обучения, включая последние достижения и передовые концепции. Издание интуитивно понятно представляет критически важные для понимания ML идеи.
Комплексный и дружелюбный подход
Каждая концепция описана простым языком, а затем подробно разобрана с использованием математических формул и иллюстратива. Это делает сложные темы более доступными для понимания и усвоения любому читателю с базовыми знаниями в прикладной математике.
Современные и актуальные темы
Короткие и содержательные главы построены так, чтобы плавно усложняться, помогая постепенно осваивать все более сложные понятия.
Теория в комплекте с практикой
Прагматичный подход, совмещающий теорию с практикой, дает достаточную детализацию для создания простых версий моделей. Оптимально презентованные идеи отграничивают важные концепции от второстепенного контекста.
Доступность и поддержка
Минимальные математические требования, обширное количество иллюстраций и графики делают материал доступным. Более того, в книгу включены упражнения по программированию на Python, что позволяет моментально применить знания на практике.
Об авторе
Саймон Джей Ди ПРИНС — почетный профессор информатики в Университете Бата, автор книги Computer Vision: Models, Learning and Inference. Автор статей в областях компьютерного зрения, биометрии, психологии, физиологии, медицинской визуализации, компьютерной графики. Исследователь, специализирующийся на искусственном интеллекте и глубоком обучении, руководил группами ученых-исследователей в Anthropics Technologies Ltd, Borealis AI и др.
«Книга "Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей" полностью оправдывает свое название. Она дает исчерпывающее представление о машинном и глубоком обучении, а также структурирует колоссальный объем знаний. Книга подходит как для математиков, которые хотят иметь представление об ИИ, так и для программистов, которые хотят понимать природу используемых формул». — Матвей Пак, генеральный директор компании METAMENTOR
Год издания: 2025
Издание: Первое
Артикул: ITD000000001360960
ISBN: 978-5-04-192658-8
Возрастное ограничение: 12+
Кол-во страниц: 608
Размер: 162x235 мм
Толщина: 25 мм
Импринт: БОМБОРА
Бумага: офсетная 72/65
Над книгой работали
Abrahamyan13 января 2026 | LiveLib
Это легендарная книга "UDL", Understanding Deep Learning, Simon Prince,2023/online updates up to 2025 , но её невозможно было найти!
Хотелось бы узнать: Издательство как-то проверяло качество перевода?? Уже заглавие переведенно существенно неверно. И речь даже не про добавленную отсебятину про "продвинутые модели", а про то, что термин и понятие (Самое современный подвид МО) "Глубокое обучение" отличается от термина и более широкого понятия "машинное обучение" (МО). Уже лет 5-10 как ГО превосходит "классическое МО", и книга UDL как раз один из флагманов по обучению DL, и потому очень важно было бы её качественно перевести!
Но, например, на странице page 3 in English version/ страница 24 в русском издании, пункт C) текст в картинке переведен:
"The steak was terrible,
the salad was rotten, and
the soup tasted like socks"
Переведено как
"Стейк был ужасным,
салат завял,
а суп пах носками»
Не "завял" , а "сгнил", не "пах" а " на вкус".
Получается что, возможно, технические термины переведены с такой же долей отсебятины и произвольных замен?! Если так, то ... очень жаль, но "этот салат was rotten".
Читать полностью
Егор04 января 2026 | LiveLib
Перевести "Understanding deep learning" как "Машинное обучение: от основ до продвинутых систем" надо было ОЧЕНЬ СИЛЬНО ПОСТАРАТЬСЯ. Перевод и в самой книге оставляет некоторые вопросы.
Очень жаль, ведь сама книга хороша (в контексте ГЛУБОКОГО обучения, а не машинного. Ведь машинное обучение - более широкая область.)
Читать полностью
Владимир Беленкович03 июня 2025 | LiveLib
В ожидании отзывов хочу поздравить издательство с тем, что эта толстая и не самая популярная книжка вышла, несмотря на все трудности издания специальной литературы в наше непростое время. Спасибо, что доверили перевести.
Читать полностью
Оценка *
Имя *
Email *
Комментарий *
Укажите символы с картинки*
