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
Восемнадцатикратный чемпион мира Ли Седоль проиграл машине четыре игры из пяти. В отличие от Deep Blue, AlphaGo была «обучена». Она тренировалась, играя против самой себя, сочетая при этом несколько хорошо известных методов: сверточные сети, усиленное обучение и метод Монте-Карло для поиска в дереве, метод «рандомизированных деревьев поиска». Впрочем, не будем забегать вперед.
Нейробиология и перцептрон
В 1950-х гг., когда «великие магистры» классического искусственного интеллекта, основанного на логике и графах, раздвинули границы его применения, пионеры машинного обучения сформулировали альтернативные идеи.
Тут будет реклама 1
Они были уверены, что логики недостаточно, чтобы компьютерные системы были способны решать сложные задачи. Необходимо было приблизиться к функционированию мозга и тем самым сделать системы способными программировать самих себя, опираясь на механизмы обучения мозга. Это направление основано на так называемом «глубоком обучении» (deep learning) и искусственных нейронных сетях, – именно в этой области я и работаю.Тут будет реклама 2
На подобных механизмах основана работа большинства продвинутых современных приложений, включая автономные автомобили.
Происхождение метода относится к середине прошлого века. Еще в 1950-х гг. пионеры искусственного интеллекта поддерживали теории, разработанные Дональдом Хеббом, канадским психологом и нейробиологом, который, в частности, размышлял о роли нейронных связей в обучении. Вместо того чтобы воспроизводить логические цепочки человеческих рассуждений, почему бы не исследовать их носитель, этот потрясающий биологический процессор, которым является мозг?
Таким образом, исследователи вычислений сконцентрировались на нейронном способе обработки информации в отличие от ранее применявшейся логической, или «последовательной», обработки.
Тут будет реклама 3
Они нацелились на моделирование биологических нейронных цепей. Машинное обучение, на которое были направлены их усилия, основывалось на оригинальной архитектуре, сети математических функций, которые по аналогии называют «искусственными нейронами».Тут будет реклама 4
Они улавливают входной сигнал, и нейроны в сети обрабатывают его таким образом, что на выходе этот сигнал идентифицируется. Сложность операции, например, распознавание образов, поддерживается комбинированным взаимодействием очень простых элементов, а именно искусственных нейронов. Так и в нашем мозге взаимодействие основных функциональных единиц – нейронов – порождает сложные мысли.
Возникновение описываемой концепции датируется 1957 г.
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!
