'Глубокое обучение' (Deep Learning) = Introduction In today's rapidly evolving technological landscape, it is crucial to comprehend the intricacies of deep learning, a subset of machine learning that enables computers to learn from experience and grasp the world through a hierarchical structure of concepts. This book provides an in-depth exploration of the mathematical and theoretical foundations of deep learning, along with practical applications in various fields. Our aim is to equip readers with a profound understanding of this technology, enabling them to adapt and thrive in a constantly changing world. Mathematical and Conceptual Foundations - The book begins by delving into the fundamental principles of linear algebra, probability theory, and information theory, laying the groundwork for a deeper comprehension of deep learning techniques. We explore the numerical computations and machine learning aspects necessary to grasp the material, ensuring a solid foundation for further study. Deep Learning Techniques - We proceed to discuss the practical applications of deep learning, including deep forward propagation networks, regularization optimization algorithms, convolutional neural networks, and sequence modeling.

«Глубокое обучение» (Deep arning) = Введение В современном быстро развивающемся технологическом ландшафте крайне важно понять тонкости глубокого обучения, подмножества машинного обучения, которое позволяет компьютерам учиться на опыте и понимать мир через иерархическую структуру понятий. Эта книга обеспечивает глубокое исследование математических и теоретических основ глубокого обучения, наряду с практическими приложениями в различных областях. Наша цель - дать читателям глубокое понимание этой технологии, позволяющее им адаптироваться и процветать в постоянно меняющемся мире. Математические и концептуальные основы - книга начинается с углубления в фундаментальные принципы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, закладывая основу для более глубокого понимания методов глубокого обучения. Мы исследуем численные вычисления и аспекты машинного обучения, необходимые для понимания материала, обеспечивая прочную основу для дальнейшего изучения. Методы глубокого обучения - мы переходим к обсуждению практических применений глубокого обучения, включая сети глубокого распространения, алгоритмы оптимизации регуляризации, сверточные нейронные сети и моделирование последовательностей.

« Deep learning » (Deep arning) = Introduction Dans le paysage technologique en évolution rapide d'aujourd'hui, il est essentiel de comprendre les subtilités de l'apprentissage profond, un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs d'apprendre de l'expérience et de comprendre le monde à travers la structure hiérarchique des concepts. Ce livre fournit une étude approfondie des bases mathématiques et théoriques de l'apprentissage profond, ainsi que des applications pratiques dans divers domaines. Notre objectif est de donner aux lecteurs une compréhension approfondie de cette technologie qui leur permet de s'adapter et de prospérer dans un monde en constante évolution. Bases mathématiques et conceptuelles - livre commence par approfondir les principes fondamentaux de l'algèbre linéaire, de la théorie des probabilités et de la théorie de l'information, jetant les bases d'une compréhension plus approfondie des méthodes d'apprentissage profond. Nous explorons les calculs numériques et les aspects de l'apprentissage automatique nécessaires pour comprendre le matériel, fournissant une base solide pour une étude plus approfondie. Techniques d'apprentissage profond - Nous allons discuter des applications pratiques de l'apprentissage profond, y compris les réseaux de diffusion profonde, les algorithmes d'optimisation de la régularisation, les réseaux neuronaux convolutifs et la modélisation des séquences.

«Profundo aprendizaje» (Deep arning) = Introducción En el panorama tecnológico en rápida evolución actual, es fundamental comprender las sutilezas del aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático que permite a las computadoras aprender de la experiencia y entender el mundo a través de la estructura jerárquica de los conceptos. Este libro proporciona una profunda investigación de los fundamentos matemáticos y teóricos del aprendizaje profundo, junto con aplicaciones prácticas en diversos campos. Nuestro objetivo es dar a los lectores una comprensión profunda de esta tecnología que les permita adaptarse y prosperar en un mundo en constante cambio. Fundamentos matemáticos y conceptuales - el libro comienza con una profundización en los principios fundamentales del álgebra lineal, la teoría de la probabilidad y la teoría de la información, sentando las bases para una comprensión más profunda de los métodos de aprendizaje profundo. Investigamos la computación numérica y los aspectos del aprendizaje automático necesarios para entender el material, proporcionando una base sólida para el estudio posterior. Técnicas de aprendizaje profundo: pasamos a discutir las aplicaciones prácticas del aprendizaje profundo, incluidas las redes de distribución profunda, los algoritmos de optimización de regularización, las redes neuronales perforadas y la simulación de secuencias.

«Aprendizado profundo» = Introdução na paisagem tecnológica moderna em rápido desenvolvimento é essencial compreender as sutilezas do aprendizado profundo, subconjunto de aprendizado de máquina, que permite aos computadores aprender com a experiência e compreender o mundo através da estrutura hierárquica dos conceitos. Este livro fornece uma pesquisa profunda sobre os fundamentos matemáticos e teóricos do aprendizado profundo, juntamente com aplicações práticas em diferentes áreas. O nosso objetivo é dar aos leitores uma compreensão profunda desta tecnologia que lhes permita adaptar-se e prosperar num mundo em constante mudança. Fundamentos matemáticos e conceituais - o livro começa com um aprofundamento nos princípios fundamentais da álgebra linear, teoria das probabilidades e teoria da informação, criando as bases para uma compreensão mais profunda dos métodos de aprendizagem profunda. Nós exploramos a computação numérica e os aspectos da aprendizagem de máquinas necessários para compreender o material, fornecendo uma base sólida para o estudo posterior. Técnicas de aprendizagem profunda - Passamos a discutir aplicações práticas de aprendizagem profunda, incluindo redes de disseminação profunda, algoritmos de otimização da regularização, redes neurais comprimidas e simulação de sequências.

Apprendimento profondo = Introduzione in un panorama tecnologico in continua evoluzione, è fondamentale comprendere le finezze dell'apprendimento profondo, un sottoinsieme di apprendimento automatico che permette ai computer di imparare dall'esperienza e comprendere il mondo attraverso la struttura gerarchica dei concetti. Questo libro fornisce una ricerca approfondita sulle basi matematiche e teoriche dell'apprendimento profondo, insieme con applicazioni pratiche in diversi ambiti. Il nostro obiettivo è quello di dare ai lettori una profonda comprensione di questa tecnologia, che permette loro di adattarsi e prosperare in un mondo in continua evoluzione. Basi matematiche e concettuali - il libro inizia approfondendo i principi fondamentali dell'algebra lineare, la teoria delle probabilità e la teoria dell'informazione, gettando le basi per una maggiore comprensione dei metodi di apprendimento profondo. Stiamo esplorando i calcoli numerici e gli aspetti dell'apprendimento automatico necessari per comprendere il materiale, fornendo una base solida per ulteriori studi. Tecniche di apprendimento approfondito - tratta di applicazioni pratiche di formazione approfondita, tra cui reti di diffusione profonda, algoritmi di ottimizzazione della regolarizzazione, reti neurali compresse e simulazione di sequenze.

„Deep arning“ = Einführung In der heutigen schnelllebigen Technologielandschaft ist es entscheidend, die Feinheiten des Deep arning zu verstehen, einer Teilmenge des maschinellen rnens, die es Computern ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und die Welt durch eine hierarchische Struktur von Konzepten zu verstehen. Dieses Buch bietet eine eingehende Untersuchung der mathematischen und theoretischen Grundlagen des Deep arning sowie praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Unser Ziel ist es, den sern ein tiefes Verständnis dieser Technologie zu vermitteln, damit sie sich in einer sich ständig verändernden Welt anpassen und gedeihen können. Mathematische und konzeptionelle Grundlagen - Das Buch beginnt mit einer Vertiefung in die Grundprinzipien der linearen Algebra, der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Informationstheorie und legt den Grundstein für ein tieferes Verständnis von Deep-arning-Techniken. Wir untersuchen numerische Berechnungen und Aspekte des maschinellen rnens, die für das Verständnis des Materials erforderlich sind, und bieten eine solide Grundlage für weitere Studien. Deep-arning-Techniken - Wir gehen zur Diskussion praktischer Anwendungen von Deep arning über, einschließlich Deep-Propagation-Netzwerken, Regularisierungsoptimierungsalgorithmen, konvolutionären neuronalen Netzwerken und Sequenzmodellierung.

Deep arning = Wprowadzenie W dzisiejszym szybko rozwijającym się krajobrazie technologicznym kluczowe jest zrozumienie zawiłości głębokiego uczenia się, podzbiór uczenia maszynowego, który pozwala komputerom uczyć się z doświadczenia i zrozumieć świat poprzez hierarchiczne ramy pojęć. Książka ta stanowi dogłębne studium matematycznych i teoretycznych podstaw głębokiego uczenia się oraz praktycznych zastosowań w różnych dziedzinach. Naszym celem jest zapewnienie czytelnikom głębokiego zrozumienia tej technologii, umożliwiając im adaptację i rozwój w nieustannie zmieniającym się świecie. Podstawy matematyczne i koncepcyjne - książka rozpoczyna się od zagłębiania się w podstawowe zasady algebry liniowej, teorii prawdopodobieństwa i teorii informacji, kładąc podwaliny pod głębsze zrozumienie metod głębokiego uczenia się. Badamy obliczenia liczbowe i aspekty uczenia maszynowego potrzebne do zrozumienia materiału, zapewniając solidne podstawy do dalszych badań. Techniki głębokiego uczenia się - Poruszamy temat praktycznych zastosowań głębokiego uczenia się, w tym głębokich sieci propagacji, algorytmów optymalizacji regularyzacji, konwolucyjnych sieci neuronowych i modelowania sekwencji.

''

Derin Öğrenme = Giriş Günümüzün hızla gelişen teknolojik ortamında, bilgisayarların deneyimlerden öğrenmelerini ve hiyerarşik bir kavram çerçevesi aracılığıyla dünyayı anlamalarını sağlayan bir makine öğrenimi alt kümesi olan derin öğrenmenin karmaşıklıklarını anlamak çok önemlidir. Bu kitap, derin öğrenmenin matematiksel ve teorik temellerinin yanı sıra çeşitli alanlardaki pratik uygulamaların derinlemesine incelenmesini sağlar. Amacımız, okuyuculara bu teknolojiyi derinlemesine anlamalarını sağlamak ve sürekli değişen bir dünyada uyum sağlamalarını ve gelişmelerini sağlamaktır. Matematiksel ve kavramsal temeller - kitap, doğrusal cebirin, olasılık teorisinin ve bilgi teorisinin temel ilkelerini inceleyerek başlar ve derin öğrenme yöntemlerinin daha derin bir anlayışının temelini oluşturur. Materyali anlamak için gereken sayısal hesaplamaları ve makine öğrenimi yönlerini araştırıyor ve daha fazla çalışma için sağlam bir temel sağlıyoruz. Derin Öğrenme Teknikleri - Derin yayılma ağları, düzenlilik optimizasyon algoritmaları, evrişimli sinir ağları ve dizi modelleme dahil olmak üzere derin öğrenmenin pratik uygulamalarını tartışmaya devam ediyoruz.

التعلم العميق = مقدمة في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم، من الأهمية بمكان فهم تعقيدات التعلم العميق، وهي مجموعة فرعية من التعلم الآلي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من التجربة وفهم العالم من خلال إطار هرمي للمفاهيم. يقدم هذا الكتاب دراسة متعمقة للأسس الرياضية والنظرية للتعلم العميق، إلى جانب التطبيقات العملية في مختلف المجالات. هدفنا هو منح القراء فهمًا عميقًا لهذه التكنولوجيا، مما يسمح لهم بالتكيف والازدهار في عالم دائم التغير. الأسس الرياضية والمفاهيمية - يبدأ الكتاب بالخوض في المبادئ الأساسية للجبر الخطي ونظرية الاحتمالات ونظرية المعلومات، ووضع الأساس لفهم أعمق لطرق التعلم العميق. نستكشف الحسابات العددية وجوانب التعلم الآلي اللازمة لفهم المادة، مما يوفر أساسًا صلبًا لمزيد من الدراسة. تقنيات التعلم العميق - ننتقل إلى مناقشة التطبيقات العملية للتعلم العميق، بما في ذلك شبكات الانتشار العميق، وخوارزميات تحسين التسوية، والشبكات العصبية التلافيفية، ونمذجة التسلسل.