Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей | Принс Саймон #1
Постоплата
Бестселлер

Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей | Принс Саймон

Бренд проверен
Тип книги:
Печатная книга
О товаре
Перейти к описанию
Автор на обложке
Саймон Принс
Год выпуска
2025
Тип бумаги в книге
Офсетная

О книге

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
М
М
Марина Ч.
23 февраля
Книга больше ориентирована на нейронки и связанные темы, чем на классические алгоритмы машинного обучения. В плане подачи в целом достаточно понятно, без особого перегруза формула, но не хватает практических примеров кода, чтобы это все попробовать
Качество бумаги: Отличное
Внешнее оформление: Обычное
Подача материала и манера письма: Обычная
2 320 ₽ 4 126 ₽
Магазин
Подписаться
Торговый Дом "Эксмо...
Перейти
4.9
Чат
Заказы
28.7 M
О магазине

Другие предложения от продавцов на Ozon Россия

Описание

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
Артикул
2042958158
Автор
Принс Саймон
Автор на обложке
Саймон Принс
Серия
Библиотека MIT
Год выпуска
2025
Тип бумаги в книге
Офсетная
Тип обложки
Твердый переплет
Тип книги
Печатная книга
Язык издания
Русский
Количество страниц
608
Размеры, мм
243х172х33
Вес товара, г
945
ISBN
978-5-04-192658-8
Возрастные ограничения
12+
Оригинальное название (для переводных изданий)
Understanding Deep Learning by Simon J.D. Prince
Информация о технических характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и основывается на последних доступных к моменту публикации сведениях

Персоны

  • Принс Саймон Автор
Показать сначала: новые и полезные с высокой оценкой
М
Марина Ч.
23 февраля 2026
Книга больше ориентирована на нейронки и связанные темы, чем на классические алгоритмы машинного обучения. В плане подачи в целом достаточно понятно, без особого перегруза формула, но не хватает практических примеров кода, чтобы это все попробовать 
Вам помог этот отзыв?
В
Виктор С.
изменен 16 мая 2026
Внешнее оформление:Красивое
Качество бумаги:Отличное
Книга пришла в срок, твёрдая обложка, упакована была в картон. Брал из интереса, в машинном обучении я нулевой. графики и картинки в книге чернобелые. 
Вам помог этот отзыв?
Р
Роман Т.
27 сентября 2025
Отзыв устарел
Качество бумаги:Отличное
Подача материала и манера письма:Очень увлекательная
Внешнее оформление:Превосходное
За данную цену более чем удовлетворëн. Формат почти энциклопедический, упаковка на 10+, бумага белая мелованая на 10+ и остальное на высоте. Что называется:"дайте две!". ))) 
Вам помог этот отзыв?
м
маса Доктор
7 августа 2025
Отзыв устарел
Подача материала и манера письма:Очень увлекательная
Качество бумаги:Отличное
Внешнее оформление:Красивое
Книга отличная! Ч/б иллюстрации, и их много. Но! В предисловии автор предупреждает о необходимости разбираться в линале, теорвере и матане, то есть это не книга для новичка в математике 
Вам помог этот отзыв?
В
Владислав М.
13 августа 2025
Отзыв устарел
Подача материала и манера письма:Обычная
Внешнее оформление:Красивое
Качество бумаги:Нормальное
Пришла упакованная. Переплет отличный, качество печати хорошее, но бумага тонкая. Сама книга одна из лучших на данный момент по теме 
Вам помог этот отзыв?
А
Алексей Х.
15 октября 2025
Отзыв устарел
Книжка интересна, но требуется знание матеметики на уровне высшей... Все четко и понятно описано. 
Вам помог этот отзыв?
Д
Дмитрий П.
25 сентября 2025
Отзыв устарел
Действительно много материала. Жаль, что изображения чёрно-белые. 
Вам помог этот отзыв?
Ольга
12 февраля 2026
Очень узкоспециализированная книга, качество замечательное! 
Вам помог этот отзыв?
S
Sergey
изменен 5 сентября 2026
Отличная книга по нейронным сетям, начиная с основ. 
Вам помог этот отзыв?
Д
Дмитрий П.
11 октября 2026
К
Кирилл К.
9 октября 2026
О
Олег Г.
2 октября 2026
М
Михаил К.
27 сентября 2026
В
Владимир С.
15 сентября 2026
Д
Дмитрий К.
7 сентября 2026
А
Александр П.
11 июля 2026
Г
Георгий Д.
8 июля 2026
М
Максим С.
30 июня 2026
В
Владимир Е.
22 июня 2026
А
Александр В.
16 июня 2026
S
Sergey D.
5 мая 2026
И
Илья Г.
27 апреля 2026
Ч
Чупахин Я.
14 апреля 2026
А
Имя скрыто
3 апреля 2026
А
Имя скрыто
4 февраля 2026
А
Александр Р.
3 февраля 2026
Р
Роман Л.
3 февраля 2026
А
Анна Ш.
20 декабря 2025
В
Василий Г.
13 декабря 2025
В
Виталий Ш.
3 декабря 2025
О
Олег Н.
2 ноября 2025
А
Имя скрыто
1 ноября 2025
А
Имя скрыто
13 октября 2025
Отзыв устарел
В
Вадим К.
14 сентября 2025
Отзыв устарел
K
Konstantin C.
24 июля 2025
Отзыв устарел
А
Имя скрыто
17 июля 2025
Отзыв устарел
А
Имя скрыто
4 июля 2025
Отзыв устарел
В
Вячеслав К.
29 июня 2025
Отзыв устарел
Ф
Феськин Владислав
14 июня 2025
Отзыв устарел
А
Антон З.
8 июня 2025
Отзыв устарел
З
Зайцева Алла
1 июня 2025
Отзыв устарел
5 / 5
Рейтинг формируется на основе актуальных отзывов
5 звёзд
41
4 звезды
0
3 звезды
0
2 звезды
0
1 звезда
0
По мнению покупателей
Качество бумаги: отличное
Внешнее оформление: красивое
Подача материала и манера письма: очень увлекательная
Лучший ответ
Торговый Дом "Эксмо"
30 апреля 2025
Добрый день! Книга будет внутри чёрно-белой.
Вам помог этот ответ?
Торговый Дом "Эксмо"
21 июля 2025
Добрый день! В книге есть теория, примеры и задачи в конце каждой главы.
Вам помог этот ответ?
S
Sergey
7 сентября 2026
Издание чёрно-белое, хотя первоисточник был цветным. Так что не всё так хорошо как хотелось, но книга очень хороша!
Вам помог этот ответ?

Как правильно задавать вопросы?

Будьте вежливы и спрашивайте о товаре, на карточке которого вы находитесь

Если вы обнаружили ошибку в описанием товара, воспользуйтесь функцией

Как отвечать на вопросы?

Отвечать на вопросы могут клиенты, купившие товар, и официальные представители.

Выбрать «Лучший ответ» может только автор вопроса, если именно этот ответ ему помог.