Book Description: The second volume of "Deep Learning without Mathematics" focuses on neural networks, a rapidly developing area of machine learning. While many machine learning and especially deep learning tools are freely available and easily accessible, they still require significant technical expertise to properly apply them. This book provides an overview of the field of deep learning, including its history, key concepts, and applications. It also covers the practical aspects of using these tools, such as data preparation, model selection, and training. The book begins by discussing the origins of deep learning and how it has evolved over time. It then delves into the fundamental principles of neural networks, including the basics of perceptrons, multilayer perceptrons, and backpropagation. The author explains how these concepts are used in modern deep learning architectures such as convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs). The book also covers the importance of regularization techniques, such as dropout and weight decay, in preventing overfitting and improving generalization. The second half of the book focuses on the practical application of deep learning, including data preparation, model selection, and training.

Второй том «Глубокого обучения без математики» посвящен нейронным сетям, быстро развивающейся области машинного обучения. Несмотря на то, что многие инструменты машинного обучения и особенно глубокого обучения находятся в свободном доступе и легкодоступны, для их правильного применения по-прежнему требуется значительный технический опыт. В этой книге представлен обзор области глубокого обучения, включая ее историю, ключевые концепции и приложения. В нем также рассматриваются практические аспекты использования этих инструментов, такие как подготовка данных, выбор модели и обучение. Книга начинается с обсуждения истоков глубокого обучения и того, как оно развивалось с течением времени. Затем он углубляется в фундаментальные принципы нейронных сетей, включая основы перцептронов, многослойных перцептронов и обратного распространения. Автор объясняет, как эти понятия используются в современных архитектурах глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN). Книга также освещает важность методов регуляризации, таких как отсев и снижение веса, в предотвращении переобучения и улучшении обобщения. Вторая половина книги посвящена практическому применению глубокого обучения, включая подготовку данных, выбор моделей и обучение.

deuxième volume de « Deep arning with Mathematics » est consacré aux réseaux neuronaux, un domaine en évolution rapide de l'apprentissage automatique. Bien que de nombreux outils d'apprentissage automatique et surtout d'apprentissage profond soient en libre accès et facilement accessibles, une expertise technique considérable reste nécessaire pour les appliquer correctement. Ce livre donne un aperçu du domaine de l'apprentissage profond, y compris son histoire, ses concepts clés et ses applications. Il examine également les aspects pratiques de l'utilisation de ces outils, tels que la production de données, le choix du modèle et la formation. livre commence par discuter des origines de l'apprentissage profond et de son évolution au fil du temps. Il s'oriente ensuite vers les principes fondamentaux des réseaux neuronaux, y compris les bases des perceptrons, des perceptrons multicouches et de la propagation inverse. L'auteur explique comment ces concepts sont utilisés dans les architectures d'apprentissage profond modernes, telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN). livre souligne également l'importance des techniques de régularisation, telles que le décrochage et la perte de poids, dans la prévention du réapprentissage et l'amélioration de la généralisation. La deuxième moitié du livre est consacrée à l'application pratique de l'apprentissage profond, y compris la préparation des données, le choix des modèles et l'apprentissage.

segundo volumen de «Aprendizaje profundo sin matemáticas» está dedicado a las redes neuronales, un campo de aprendizaje automático que evoluciona rápidamente. A pesar de que muchas herramientas de aprendizaje automático y especialmente de aprendizaje profundo son de libre acceso y fácilmente accesibles, todavía se requiere una considerable experiencia técnica para su correcta aplicación. Este libro ofrece una visión general del campo del aprendizaje profundo, incluyendo su historia, conceptos clave y aplicaciones. También aborda aspectos prácticos del uso de estas herramientas, como la producción de datos, la elección del modelo y el aprendizaje. libro comienza discutiendo los orígenes del aprendizaje profundo y cómo ha evolucionado a lo largo del tiempo. Luego se profundiza en los principios fundamentales de las redes neuronales, incluyendo las bases de perceptrones, perceptrones multicapa y propagación inversa. autor explica cómo se utilizan estos conceptos en las arquitecturas modernas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales perforadas (CNN) y las redes neuronales recurrativas (RNN). libro también destaca la importancia de las técnicas de regularización, como la deserción escolar y la reducción de peso, en la prevención del readiestramiento y la mejora de la generalización. La segunda mitad del libro se centra en la aplicación práctica del aprendizaje profundo, incluida la preparación de datos, la selección de modelos y el aprendizaje.

O segundo volume de «Aprendizado profundo sem matemática» é dedicado às redes neurais, uma área de aprendizagem de máquinas em rápida evolução. Embora muitas ferramentas de aprendizado de máquina e especialmente o aprendizado profundo estejam em acesso livre e de fácil acesso, ainda é necessária uma experiência técnica considerável para aplicá-las corretamente. Este livro apresenta uma visão geral da área de aprendizagem profunda, incluindo seu histórico, conceitos e aplicativos essenciais. Ele também aborda aspectos práticos da utilização dessas ferramentas, como produção de dados, escolha de modelo e treinamento. O livro começa por discutir as origens do aprendizado profundo e como ele evoluiu ao longo do tempo. Em seguida, aprofundou-se nos princípios fundamentais das redes neurais, incluindo as bases de perceptrons, perceptrons de camadas múltiplas e a disseminação inversa. O autor explica como estes conceitos são usados em arquiteturas modernas de aprendizagem profunda, como redes neurais personalizadas (CNN) e redes neurais recorrentes (RNN). O livro também destaca a importância das técnicas de regularização, tais como a descontinuidade e redução de peso, na prevenção da reaproximação e melhoria da generalização. A outra metade do livro trata da aplicação prática do aprendizado profundo, incluindo produção de dados, escolha de modelos e treinamento.

Il secondo volume «Apprendimento profondo senza matematica» è dedicato alle reti neurali, un campo di apprendimento automatico in rapida evoluzione. Sebbene molti strumenti di apprendimento automatico e di apprendimento particolarmente approfondito siano accessibili e facilmente accessibili, la loro corretta applicazione richiede ancora una notevole esperienza tecnica. Questo libro fornisce una panoramica dell'ambito dell'apprendimento approfondito, inclusa la sua storia, i concetti chiave e le applicazioni. tratta inoltre degli aspetti pratici dell'utilizzo di questi strumenti, quali la preparazione dei dati, la scelta dei modelli e la formazione. Il libro inizia discutendo le origini dell'apprendimento profondo e come si è evoluto nel tempo. Poi si approfondisce nei principi fondamentali delle reti neurali, tra cui le basi dei perceptroni, dei perceptroni stratificati e della distribuzione inversa. L'autore spiega come questi concetti vengono utilizzati in architetture di apprendimento avanzato, come le reti neurali compresse (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN). Il libro sottolinea anche l'importanza delle tecniche di regolarizzazione, come l'abbandono e la riduzione del peso, nella prevenzione della riqualificazione e nel miglioramento della generalizzazione. L'altra metà è dedicata all'applicazione pratica dell'apprendimento approfondito, inclusa la preparazione dei dati, la scelta dei modelli e la formazione.

Der zweite Band von „Deep arning without Mathematics“ beschäftigt sich mit neuronalen Netzen, einem sich rasant entwickelnden Bereich des maschinellen rnens. Obwohl viele Tools für maschinelles rnen und insbesondere Deep arning frei verfügbar und leicht zugänglich sind, bedarf es noch erheblicher technischer Erfahrung, um sie richtig anzuwenden. Dieses Buch bietet einen Überblick über den Bereich des Deep arning, einschließlich seiner Geschichte, Schlüsselkonzepte und Anwendungen. Es befasst sich auch mit den praktischen Aspekten der Verwendung dieser Tools wie Datenaufbereitung, Modellauswahl und Schulung. Das Buch beginnt mit einer Diskussion über die Ursprünge des Deep arning und wie es sich im Laufe der Zeit entwickelt hat. Es geht dann tiefer in die grundlegenden Prinzipien neuronaler Netzwerke, einschließlich der Grundlagen von Perceptronen, mehrschichtigen Perceptronen und Rückausbreitung. Der Autor erklärt, wie diese Konzepte in modernen Deep-arning-Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) verwendet werden. Das Buch hebt auch die Bedeutung von Regularisierungstechniken wie Ausfällen und Gewichtsreduktion bei der Verhinderung von Umschulungen und der Verbesserung der Verallgemeinerung hervor. Die zweite Hälfte des Buches konzentriert sich auf die praktische Anwendung von Deep arning, einschließlich Datenaufbereitung, Modellauswahl und Training.

Drugi tom „Głębokie uczenie się bez matematyki” skupia się na sieciach neuronowych, szybko rozwijającej się dziedzinie uczenia maszynowego. Podczas gdy wiele narzędzi do uczenia maszynowego, a zwłaszcza narzędzi do głębokiego uczenia się, jest swobodnie dostępnych i łatwo dostępnych, nadal wymagają one odpowiedniej wiedzy technicznej. Książka zawiera przegląd dziedziny głębokiego uczenia się, w tym jej historii, kluczowych koncepcji i zastosowań. Analizuje również praktyczność korzystania z tych narzędzi, takich jak przygotowanie danych, dobór modeli i szkolenia. Książka zaczyna się od omówienia początków głębokiego uczenia się i tego, jak ewoluowała w czasie. Następnie zagłębia się w podstawowe zasady sieci neuronowych, w tym podstawy perceptronów, perceptronów wielowarstwowych i propagacji pleców. Autor wyjaśnia, w jaki sposób pojęcia te są stosowane w nowoczesnych architekturach głębokiego uczenia się, takich jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i powtarzające się sieci neuronowe (RNN). W książce podkreślono również znaczenie technik regularyzacji, takich jak krople i utrata wagi w zapobieganiu nadmiernemu dopasowaniu i poprawie uogólniania. Druga połowa książki koncentruje się na praktycznym zastosowaniu głębokiego uczenia się, w tym przygotowywaniu danych, doborze modeli i uczeniu się.

הכרך השני של ”למידה עמוקה ללא מתמטיקה” מתמקד ברשתות עצביות, בעוד שכלי למידה רבים של מכונה ובמיוחד כלי למידה עמוקים זמינים באופן חופשי וזמינים, הם עדיין דורשים מומחיות טכנית ניכרת ליישום נכון. ספר זה מספק סקירה של תחום הלמידה העמוקה, כולל ההיסטוריה שלו, מושגי מפתח ויישומים. הוא גם בוחן את העיסוק בשימוש בכלים אלה, כגון הכנת נתונים, בחירת מודלים ואימונים. הספר מתחיל בדיונים על מקורות הלמידה העמוקה וכיצד התפתח עם הזמן. לאחר מכן הוא מתעמק בעקרונות הבסיסיים של רשתות עצביות, כולל יסודות של תפיסות תפיסתיות, תפיסות רב-שכבתיות והתפשטות לאחור. המחבר מסביר כיצד משתמשים במושגים אלה בארכיטקטורת למידה עמוקה מודרנית, כגון רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN) ורשתות עצביות חוזרות ונשנות (RNN). הספר גם מדגיש את חשיבותן של שיטות סדירות כגון נשירה וירידה במשקל במניעת התאמות יתר ושיפור הכללות. המחצית השנייה של הספר מתמקדת ביישום מעשי של למידה מעמיקה, כולל הכנת נתונים, בחירת מודלים ולמידה.''

"Matematiksiz Derin Öğrenme'nin ikinci cildi, hızla gelişen bir makine öğrenimi alanı olan sinir ağlarına odaklanmaktadır. Birçok makine öğrenimi ve özellikle derin öğrenme araçları serbestçe ve kolayca kullanılabilir olsa da, doğru bir şekilde uygulamak için hala önemli teknik uzmanlık gerektirir. Bu kitap, geçmişi, temel kavramları ve uygulamaları dahil olmak üzere derin öğrenme alanına genel bir bakış sunar. Ayrıca, veri hazırlama, model seçimi ve eğitim gibi bu araçları kullanmanın pratikliğine de bakar. Kitap, derin öğrenmenin kökenlerini ve zaman içinde nasıl geliştiğini tartışarak başlıyor. Daha sonra, perceptronların, çok katmanlı perceptronların ve geri yayılımın temelleri de dahil olmak üzere sinir ağlarının temel ilkelerine girer. Yazar, bu kavramların evrişimli sinir ağları (CNN) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN) gibi modern derin öğrenme mimarilerinde nasıl kullanıldığını açıklıyor. Kitap ayrıca, aşırı uyumun önlenmesi ve genellemenin iyileştirilmesinde bırakma ve kilo verme gibi düzenlilik tekniklerinin önemini vurgulamaktadır. Kitabın ikinci yarısı, veri hazırlama, model seçimi ve öğrenme dahil olmak üzere derin öğrenmenin pratik uygulamasına odaklanmaktadır.

يركز المجلد الثاني من «التعلم العميق بدون رياضيات» على الشبكات العصبية، وهو مجال سريع التطور للتعلم الآلي. في حين أن العديد من التعلم الآلي وخاصة أدوات التعلم العميق متاحة مجانًا ومتاحة بسهولة، إلا أنها لا تزال بحاجة إلى خبرة فنية كبيرة للتطبيق بشكل صحيح. يقدم هذا الكتاب لمحة عامة عن مجال التعلم العميق، بما في ذلك تاريخه ومفاهيمه وتطبيقاته الرئيسية. كما يبحث في الجوانب العملية لاستخدام هذه الأدوات، مثل إعداد البيانات واختيار النماذج والتدريب. يبدأ الكتاب بمناقشة أصول التعلم العميق وكيف تطور بمرور الوقت. ثم يتعمق في المبادئ الأساسية للشبكات العصبية، بما في ذلك أسس الإدراك، والإدراك متعدد الطبقات، والانتشار الخلفي. يشرح المؤلف كيف يتم استخدام هذه المفاهيم في بنى التعلم العميق الحديثة مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN). يسلط الكتاب الضوء أيضًا على أهمية تقنيات التسوية مثل التسرب وفقدان الوزن في منع التجهيز المفرط وتحسين التعميم. يركز النصف الثاني من الكتاب على التطبيق العملي للتعلم العميق، بما في ذلك إعداد البيانات واختيار النماذج والتعلم.

"수학없는 딥 러닝" 의 두 번째 볼륨은 빠르게 진화하는 머신 러닝 분야 인 신경망에 중점을 둡니다. 많은 머신 러닝, 특히 딥 러닝 도구를 무료로 이용할 수 있고 쉽게 이용할 수 있지만 올바르게 적용하려면 상당한 기술 전문 지식이 필요 이 책은 역사, 주요 개념 및 응용 프로그램을 포함하여 딥 러닝 분야에 대한 개요를 제공합니다. 또한 데이터 준비, 모델 선택 및 교육과 같은 이러한 도구를 사용하는 실용성을 살펴 봅니다. 이 책은 딥 러닝의 기원과 시간이 지남에 따라 어떻게 진화했는지에 대해 논의하는 것으로 시작 그런 다음 퍼셉트론의 기초, 다층 퍼셉트론 및 백 전파를 포함하여 신경망의 기본 원리를 탐구합니다. 저자는 이러한 개념이 컨볼 루션 신경망 (CNN) 및 재귀 신경망 (RNN) 과 같은 현대 딥 러닝 아키텍처에서 어떻게 사용되는지 설명합니다. 이 책은 또한 과다 적합을 방지하고 일반화를 개선하는 데있어 중퇴 및 체중 감량과 같은 정규화 기술의 중요성을 강조합니다. 이 책의 후반부는 데이터 준비, 모델 선택 및 학습을 포함한 딥 러닝의 실제 적용에 중점을 둡니다.

"Deep arning Without Mathematics'第2巻は、急速に進化する機械学習分野であるニューラルネットワークに焦点を当てています。多くの機械学習および特にディープラーニングツールは自由に利用でき、容易に利用できますが、正しく適用するにはかなりの技術的専門知識が必要です。本書では、その歴史、キーコンセプト、アプリケーションなど、ディープラーニングの分野の概要を紹介します。また、データ準備、モデル選択、トレーニングなど、これらのツールを使用する実用性も検討しています。この本は、深層学習の起源とそれが時間の経過とともにどのように進化してきたかを議論することから始まります。その後、パーセプトロン、多層パーセプトロン、バックプロパゲーションの基礎を含むニューラルネットワークの基本原理を掘り下げます。これらの概念が、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再発ニューラルネットワーク（RNN）などの現代のディープラーニングアーキテクチャでどのように使用されているかを説明します。この本はまた、ドロップアウトや減量などの正規化技術の重要性を強調しています。後半は、データ作成、モデル選択、学習など、ディープラーニングの実用化に焦点を当てています。

「沒有數學的深度學習」第二卷側重於神經網絡，即快速發展的機器學習領域。盡管許多機器學習工具，尤其是深度學習工具都是免費的，並且易於使用，但仍需要大量技術專業知識才能正確應用。本書概述了深度學習領域，包括其歷史，關鍵概念和應用。它還探討了使用這些工具的實際方面，例如數據準備，模型選擇和培訓。這本書首先討論了深度學習的起源以及它如何隨著時間的推移而發展。然後深入研究神經網絡的基本原理，包括感知器、多層感知器和反向傳播的基礎。作者解釋了這些概念如何在現代深度學習體系結構中使用，例如卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN）。該書還強調了正則化技術（例如輟學和減輕體重）在防止再學習和改善概括方面的重要性。本書的後半部分側重於深度學習的實際應用，包括數據準備，模型選擇和學習。