Желающие отблагодарить автора книги могут сделать это на её официальной странице, переводом через PayPal или биткоин. Для поддержки переводчика на Хабре есть форма «поддержать автора».
Этот учебник подробно расскажет вам о таких понятиях, как:
Нейросети — прекрасная программная парадигма, созданная под влиянием биологии, и позволяющая компьютеру учиться на основе наблюдений.
Глубокое обучение – мощный набор техник обучения нейросетей.
Нейросети (НС) и глубокое обучение (ГО) на сегодня дают наилучшее решение многих задач из областей распознавания изображений, голоса и обработки естественного языка. Этот учебник научит вас многим ключевым концепциям, лежащим в основе НС и ГО.
Несколько лет один парень, как и многие из вас, работал программистом. На всякий случай напишу так: «программистом». Потому что он был 1Сником, на фиксе, производственной компании.
До этого он пробовал разные специальности – 4 года во франче программистом, руководителем проектов, умел закрывать по 200 часов, одновременно получая процент с проекта, за руководство и немного занимаясь продажами. Пробовал самостоятельно разрабатывать продукты, был начальником IT-отдела в большой компании, численностью 6 тысяч человек, примерял разные варианты применения своей кавычечной профессии – программиста 1С.
Но все это позиции были несколько тупиковые, в первую очередь по доходу. Все мы тогда получали примерно одни и те же деньги, работали в одних и тех же условиях.
Этому парню стало интересно, как можно зарабатывать больше денег, не занимаясь продажами и не создавая свой собственный бизнес.
Как мы уже писали конференцию C++ Siberia в Новосибирске будет открывать Эрик Ниблер. Чтобы поближе познакомить Хабр с этим замечательным человеком, мы решили перевести цикл его статей об интервалах. Сейчас Эрик работает над реализацией библиотеки Ranges по гранту, полученному от комитета стандартизации.
В последнее время я плотно занимался интервалами, и мне стало понятно, что это нечто большее, чем просто пара итераторов. В нескольких постах я хочу объяснить понятие интервала, описать несколько интервалов, которые не получается просто или эффективно выразить при помощи STL: интервалы с ограничителями и бесконечные интервалы. В этом посте мы рассмотрим задачу представления интервалов с ограничителями через итераторы STL.
Перед вами – перевод свободной онлайн-книги Майкла Нильсена «Neural Networks and Deep Learning», распространяемой под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License. Мотивацией к его созданию послужил успешный опыт перевода учебника по программированию, "Выразительный JavaScript". Книга по нейросетям тоже достаточно популярна, на неё активно ссылаются авторы англоязычных статей. Её переводов я не нашёл, за исключением перевода начала первой главы с сокращениями.
