Книга
Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения

Одна из лучших по теме, особенно доставляла история конкуренции Джефри Хинтон, тот еще жук по словам автора. Прекрасно что они вместе сделали решительный шаг для всех с нами к тому будущему где «вкалывают роботы, а не человек». Если кого-то пугает данная перспектива может быть вам самим ознакомиться с аргументацией автора. Рекомендую.

Это крайне занимательная книга. Но скажу сразу, что автор, хоть и обещает, что расскажет "легким языком", по факту рассчитывает на читателя, который помнит и малость имеет представление о том, что такое функция, ее производная, как вычисляется тот же интеграл от производной. А еще малость помнит языки программирования, сам принцип, как пишутся программы. Так что если вы надеетесь, что там найдет крайне простое описание того, что такое ИИ - это наивно. Книга рассчитана именно на людей, которые хорошо помнят высшую математику и основы математического анализа, например, те же графы, матричное решение, построение функции для множества чисел. Признаюсь, я математику не очень люблю, там есть верные решения и не верные. Не то, что в жизни. Но читал я с упоением. Так как в принципе имею представления о том, что говорит автор. Например, как писать простые программки на вычисления, на выборку. Знаю логику, как мысль оформить в знаки. Там же, действительно, малость иная логика. Наверно, из-за этого для меня ИИ некая загадка, непонятно. Тем более самообучающиеся программы. После этой книги я много чего понял. Например, саму логику построения. Довольно интересно придумано, например, с той же выборкой критериев. Мне книга понравилась. Но я что-то сомневаюсь, что большинству это будет интересно. Все же написана она специфически. И рассчитана на читателя, который хорошо знаком хотя бы с мат-анализом, тем же программированием. Ругать не буду, но литература сильно специфичная. Благодарю за внимание! Надеюсь, что отзыв окажется для вас полезным. Общее впечатление: любопытно, но если вы ещё помните, что такое функция, ее производная и ось абсцисс.

Достаточно одного уже имени автора – Ян Лекун. Всем, кто хоть немного знаком с проблемами машинного обучения, имя автора известно. И всегда интересно прочитать книгу одного из виднейших специалистов. Разумеется, чтение потребует определенных усилий. Чтение помогает осмысливать свои работы и – самое важное! – анализировать свои ошибки. С чистой совестью можно рекомендовать книгу самым разным читателям – разработчикам, в том числе – студентам и преподавателям (если преподаватели не занимаются разработкой, они превращаются в схоластов).

Если честно, то я под впечатлением)) Всегда любила, когда о сложных вещах пишут простым и доступным языком. Т.е. не нужно быть специалистом, чтобы понять текст!!

Понравилось, как автор описал проникновение искусств. интеллекта во все сферы жизни: экономика, коммуникация, транспорт, медицина.

"Как учится машина" стала толчком к изучению мышления, психологии и лингвистики. На стыке этих дисциплин и лежит секрет обучаемости машин.

Теперь на очереди книги Ноама Хомски и Пиаже. Слышал об авторах много хорошего, но благодаря выжимкам Лекуна решился прочитать их работы.