Группа исследователей из компании Amazon опубликовали книгу "Dive into Deep Learning (https://d2l.ai/)", знакомящую с основными принципами разработки систем машинного обучения и алгоритмами, используемыми при построении нейронных сетей. Разработка книги
ведётся (https://github.com/d2l-ai/d2l-en) на GitHub в формате Markdown (любой желающий может предложить дополнения или поправки).

Книга доступна в формате PDF (https://en.d2l.ai/d2l-en.pdf) (635 стр.), в виде интерактивного online-руководства (https://d2l.ai/) (с возможностью оставлять комментарии и проводить обсуждение в каждом разделе) и в форме интерактивного руководства для среды Jupyter (https://jupyter.org/) (можно сразу запускать и изменять примеры кода и наблюдать результат). Рабочие примеры кода приводятся для фреймворка Apache MXNet (https://mxnet.apache.org/) и охватывают различные аспекты машинного обучения, от создания и тренировки моделей, до построения нейронных сетей для решения задач распознавания объектов и обработки информации на естественном языке. Книга легла в основу обучающего курса STAT 157 (http://courses.d2l.ai/berkeley-stat-157/index.html), который будет предложен весной этого года в Калифорнийском университете в Беркли.

URL: тhttps://github.com/d2l-ai/d2l-en
Новость: https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=49938