Книги по Созданию нейросетей

Привет, хочу углубиться в машинное обуение, нейросети, ИИ..

Нашёл несколько книжек на эту тему. Но стоят не так уж и дшево, поэтому боязно взять то, что в итоге будет пылиться на полке

Хочу узнать ваши предложения. С какими книгами встреались вы?

Есть упорство (набитое миллионом ошибок и миллионом строк говнокода при создании программ) и желание (хочу собственного андроида!), поэтому книга не обязательно должна быть простой (однако языком python не сильно орудую). Главное - хороший материал.

Книги, которые нашёл я:

https://www.labirint.ru/books/498681/
https://www.labirint.ru/books/645742/

0

Первая из книг - как бы не по нейросетям. Я не критикую, как раз наоборот - лично мое мнение, что нейросети - это просто один из методов (или даже скорее - подходов) к решению задач, которые традиционно рассматриваются в машинном обучении. Но вот в заголовке стоит - именно "создание нейросетией". Так что уж определитсеь, что именно имеловь ввиду - книги по машиному обучению (Data Mining, Data Science) вообще или узко - нейросети?

0

Книги и учебные ресурсы по машинному обучению

0

Спасибо за замечание
Пока нужно изучить именно нейросети
Потом уже системы машинного обучения

0

Сообщение от Alex_Sergo Пока нужно изучить именно нейросети Потом уже системы машинного обучения

Вообще-то логичнее все наоборот. Сначала - задачи, потом метод решения.
Но я понимаю, что "Свёрточные нейронные сети" - это пафосно и модно, а "классификация методом опорных векторов" - как-то не престижно.

1

Метод опорных векторов разве не описывается в литературе о нейронных сетях? Это же работает вместе

0

Метод опорных векторов (вообще-то я его упомянул только как пример, ну да ладно) был изобретен лет за 30 до появления нейронных сетей в современном их виде. И уж точно, при его изобретении ни одно из понятий теории ИНС использовано не было. Метод благополучно использовался и используется без нейронных сетей. Так что про "вместе" - это весьма условно. А потом нейросеть стал хайпом, и любую задачу - от регрессии до кластеризиции (в том числе и МОВ - а как же без них) - стали привязывать к нейросети. Вон, в соседних темах - то элементарный регулятор изобретения 1940-ых годов пытаются на нейросети реализовать, то обучают нейросеть строить одномерную регрессию по 10 точкам, то еще какая экзотика. Скоро закон Ома и расчет электросхем через нейросеть будут излагать. Иногда так интересно читать и думать, как головы-то забиты.

А все очень просто. Есть некая группа задач, которые традиционно решались, решаются и будут решаться в статистике и машинном обучении. Некоторые проще, некоторые - сложнее. Потом придумали нейросети. И теперь всем подавай сразу нейросеть, часто даже без понимания, как она работает. А это просто один из методов (или, скорее, подходов) к решению этих задач. Причем иногда - единственно возможный, но чаще - именно один из, и не самый эффективный. И в реальности нейросети нужны тогда, когда "классика" не справляется. Ну например, в машинном зрении. Или в прогнозе погоды. Но не каждодневные это задачки.

Поэтому я и сказал выше. Если человек хочет именно "углубиться", т.е. серьезно разобраться и глубоко понять - то начинать надо с МО. А уж потом - к ИНС. А если просто модно и по-быстрому - ну тогда да, нейроны, персептроны, бэкпропагейшн, пять тысяч двести восемьдесят семь промежуточных слоев и пр. Звучит гордо

0