На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Научно-популярная литература. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
15 сентября 2021
🔍 Загляните за кулисы "Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Ян Лекун) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Мы живем во время революции, еще 50 лет назад казавшейся невероятной, – революции в области умных машин, которые теперь обучаются самостоятельно, вместо того чтобы просто выполнять запрограммированные команды. И возможности таких машин огромны: распознавание изображений, лиц и голосов, переводы на сотни языков, беспилотное управление автомобилями, обнаружение опухолей на медицинских снимках и многое другое.
Автор книги Ян Лекун стоит у истоков этой революции. Лауреат премии Тьюринга, профессор Нью-Йоркского университета и руководитель фундаментальными исследованиями в Facebook, он является одним из изобретателей глубокого обучения, применяемого к так называемым искусственным нейронным сетям, архитектура и функционирование которых вдохновлены устройством человеческого мозга. В своей книге он, не прибегая к метафорам, делится своим научным подходом на стыке компьютерных наук и нейробиологии, проливая свет на будущее искусственного интеллекта, связанные с ним проблемы и перспективы.
Сегодня искусственный интеллект действительно меняет все наше общество. Эта понятная и доступная книга перенесет вас в самое сердце машины, открывая новый увлекательный мир, который уже является нашей реальностью.
📚 Читайте "Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Тем не менее работа над логикой привела к появлению некоторых важных приложений: к символьному решению уравнений и исчислению интегралов в математике, а также к автоматической проверке программ. Например, с его помощью компания Airbus проверяет точность и надежность своего программного обеспечения для управления пассажирскими самолетами.
Часть исследовательского сообщества ИИ продолжает работать над этими темами. Другие специалисты, к которым принадлежу и я, посвятили себя совершенно другим подходам, основанным на машинном обучении.
Тут будет реклама 1
… или же машинное обучение?
Рассуждения – это лишь малая часть человеческого разума. Мы часто думаем по аналогии, мы действуем интуитивно, опираясь на представления о мире, постепенно приобретаемые через опыт. Восприятие, интуиция, опыт, наборы усвоенных навыков – все это результат обучения.
В таких условиях, если мы хотим построить машину, интеллект которой будет приближен к человеческому, мы должны сделать ее тоже способной к обучению.
Тут будет реклама 2
Человеческий мозг состоит из 86 млрд взаимосвязанных нейронов (или нервных клеток), 16 млрд из которых находятся в коре головного мозга. В среднем каждый нейрон образует почти 2000 других соединений с другими нейронами – так называемых синапсов. Обучение происходит путем создания синапсов, удаления синапсов или изменения их эффективности. Поэтому, используя самый известный подход к машинному обучению, мы создаем искусственные нейронные сети, процесс обучения которых изменяет связи между нейронами.Тут будет реклама 3
Приведем несколько общих принципов.
Машинное обучение включает первый этап обучения или тренировки, когда машина постепенно «учится» выполнять задачу, и второй этап – реализацию – когда машина закончила обучение.
Чтобы научить машину определять, содержит ли изображение автомобиль или самолет, мы должны начать с представления ей тысяч изображений, содержащих самолет или автомобиль. Каждый раз, когда на входе системе дается изображение, нейронная сеть (или «нейросеть»), состоящая из соединенных между собой искусственных нейронов (в действительности – это множество математических функций, вычисляемых компьютером), обрабатывает это изображение и выдает выходной ответ.
Тут будет реклама 4
Если ответ правильный, мы ничего не делаем и переходим к следующему изображению. Если ответ неверный, мы немного корректируем внутренние параметры машины, то есть силу связей между нейронами, чтобы ее выходной сигнал приближался к желаемому ответу.
Мнения
О книге «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
