Группа исследователей из компании Amazon опубликовали книгу "Dive into Deep Learning (https://d2l.ai/)", знакомящую с основными принципами разработки систем машинного обучения и алгоритмами, используемыми при построении нейронных сетей. Разработка книги
ведётся (https://github.com/d2l-ai/d2l-en) на GitHub в формате Markdown (любой желающий может предложить дополнения или поправки).
Книга доступна в формате PDF (https://en.d2l.ai/d2l-en.pdf) (635 стр.), в виде интерактивного online-руководства (https://d2l.ai/) (с возможностью оставлять комментарии и проводить обсуждение в каждом разделе) и в форме интерактивного руководства для среды Jupyter (https://jupyter.org/) (можно сразу запускать и изменять примеры кода и наблюдать результат). Рабочие примеры кода приводятся для фреймворка Apache MXNet (https://mxnet.apache.org/) и охватывают различные аспекты машинного обучения, от создания и тренировки моделей, до построения нейронных сетей для решения задач распознавания объектов и обработки информации на естественном языке. Книга легла в основу обучающего курса STAT 157 (http://courses.d2l.ai/berkeley-stat-157/index.html), который будет предложен весной этого года в Калифорнийском университете в Беркли.URL: тhttps://github.com/d2l-ai/d2l-en
Новость: https://www.opennet.dev/opennews/art.shtml?num=49938
Вы хотели сказать "бесплатная"?
"© Copyright 2017--2018, Contributors"
Да
Интересно.... Там упомянут Apache MXNet. Кто-нибудь пробовал? В документации сказано, что поддержка Julia есть http://dmlc.ml/MXNet.jl/latest/
Как оно в сравнении с Flux.jl?
Книга, вроде как покрывает большинство популярных областей машинного обучения, но выглядит как инструкция к mxnet. Что ни пример, то mxnet. В этом контексте вопрос, а так ли нужен ли mxnet и на сколько он медленее, например, "родных" средств Julia или того, что доступно на Java?
Чем компания торгует, то она и двигает. Рекоммендую pytorch.
> Рекоммендую pytorchСравнить бы её с Flux.jl. Наверняка же, по производительности никакая.
https://github.com/boathit/Benchmark-Flux-PyTorchПишут, что для MLP - Flux быстрее в 3 раза.
Для My Little Pony?
> Для My Little Pony?Когда напишите бенчмарк для этого, будет, вероятно, быстрее, и для этого.
Бигдата, блокчейн, машинленинг... Все, на этом мои познания закончились!
А зря, в нашей профессии мы пожизненно обречены на постояное учение чего либо нового и тот кто вовремя не успел заскочить на вагон, то рискует учить новую профессию
Это что у вас за профессия такая? Web?Потому что в остальном IT обычно те, кто в какой-то теме плотно разбирается, могут спокойно в ней остаться чуть ли не до конца времён, изменения чисто косметические.
> Это что у вас за профессия такая? Web?Такая же как и большинства здесь - IT
> Потому что в остальном IT обычно те, кто в какой-то теме плотно
> разбирается, могут спокойно в ней остаться чуть ли не до конца
> времён, изменения чисто косметические.Ну-ну...
Интересно, и чем бы я тогда сейчас кормился продолжая програмировать перфокарты для Эльбруса или продолжая возиться с 8080 на асме ?
Ну, это уж слишком большие промежутки, но вот для 8051 пишут во всю до сих пор. Или для пиков тех же. Но даже если бы в какой-то момент на армы пересели - это ни разу не радикальная смена сферы деятельности. Понятно, что пишут те, кто захотел с ними продолжать возиться - и их достаточно мало, чтобы хватало малого доступного количества рабочих мест под это дело. Но те, кто сидел, допустим, на сях - так на них и сидят по тридцать лет, кто возился с ms sql - то же самое, по тому же перлу я, пожалуй, найду себе работу за месяц. Таких областей - валом на самом деле. В общем, я бы сказал, что если технология хоть как-то распространена лет двадцать в ней можно сидеть спокойно. Чёрт, да андроиду уже десять лет.
Не корректно сравнивать языки и ML. Это как сказать, я пишу под ядро на с и мне не нужна теория вероятностей.
Ну, с языков не я начал. Но если не трогать языки то вообще мало что умирает - только прибавляется. Потому что та же бухгалтерия не слишком отличается, пишешь ты её на Клипере или на 1С. И базы данных - если уж ты их понимаешь, то к заморочкам конкретной СУБД приспособиться не особо сложно. И так далее, и тому подобное. В этом смысле блокчейн и прочие нейросети - это просто дополнительные области, в которые можно лезть, а можно и не лезть, то, что было раньше, они не заменяют, а дополняют.Другое дело, что бывает, что коснёшься края новой сферы и понимаешь, что это тебе интересно, начинаешь копать - и в итоге расширяешь специализацию и иногда уходишь в новую область совсем. Собственно, так обычно и происходит миграция с на новые языкит/стеки/технологии. Но чтобы прямо " кто вовремя не успел заскочить на вагон, то рискует учить новую профессию" - это скорее исключение, чем правило.
Это скорее про квантовые компьютеры! Срочно учимся использовать кубиты! Последний вагон! А то не успеем!Хотя стоп. Я эту песню лет 15 слышу )
>> Хотя стоп. Я эту песню лет 15 слышу )молодой ещё... Всего 15....
Ну не с рождения самого, так что уже не такой уж молодой )
просто песне про квантовые компьютеры уже сильно больше 15 лет
> Но чтобы прямо " кто вовремя не успел заскочить на вагон, то рискует учить новую профессию" - это скорее исключение, чем правилоТ.е. следуя вашей логике, тех кто программировал перфокарты - под растрел ?
Вы не успеете оглянуться, как окажитесь в моей лодке, время штука - очень быстрая...
>Ну, это уж слишком большие промежутки...Кому как :) как по мне, так это было все как вчера... И что, мне вешаться теперь лишь бы в вашу теорию промежутков вместиться?
Вспомните еще мои слова, старение - это к сожалению такая штука, которой не избежать никому.
>по тому же перлу я, пожалуй, найду себе работу за месяц.
Не смотря на мою любовь к перловке, начиная с 21 века он стал сильно сливать в популярности уступая питону, джаве и другим. Как результат, выполнение задачи теми кто платит, дешевле сделать не на "святом" языке и оставляет перло-спецов без работы. Это еще один пример, что "не все вечно под луной" и если хочешь выжить - учись.
>Интересно, и чем бы я тогда сейчас кормился продолжая програмировать перфокарты для Эльбруса или продолжая возиться с 8080 на асме ?Ну это то любой ПТУшнк может, а вот если бы ты осилил Cobol!
А чому не латех?
> А чому не латех?в html нет нормального конвертера.
Маркдаун удобнее для работы с ним. А в latex ты можешь сконвертать потом, если надо.
Наверное, чтобы порог вхождения был меньше.
Куда донатить на русский перевод?
Задонать себе на курсы английского
Зачот!
>Задонать себе на курсы английскогоЭкспедры опеннета не в курсе, что родной язык это родной язык.
У меня например по инглишу медалька в школе (с англ специализацией), институт - учитель английского и информатики. И в СШП жил и в Европах бывал. Но при прочих равных книгу предпочту на русском.А вопли "учи английский!11" обычно издают те, кто CPU называют ЦПУ, а path - патч. Зато книги они читают в оригинале.
Желание первого анонимуса вполне легитимное, хоть и вряд ли реализуемое. Качественный и быстрый перевод это дорого.
Аминь! Хоть один адекватный человек! Не, оно забавно конечно - шпрехать на инглезе, но не настолько, чтоб родной великий и могучий в небрежении и чёрном теле содержать.
в своё изучение инглиша
На китайский уже перевели. Скорее всего, потому что есть авторы - китайцы.
Скажите, имеет ли смысл изучать машинное обучение сисадмину?
Есть, надо же кому-то обучать сервера слушаться хозяина
> Скажите, имеет ли смысл изучать машинное обучение сисадмину?да
автоматизация обработки обращений бухгалтерии
по минимуму: бот-автоответчик расшифровывающий "я тут ничего не трогала, а оно само!"зы: нет, и программистам - нет
лучше готовые обученные модели взять, или просто следовать инструкции при обучении
Сисадмину есть смысл что-то изучать, чтобы мозги в пластелин не превращались и дядюшка Альцгеймер не добрался. Почему бы не ML?
> Почему бы не ML?Зачем ML? Haskell! Только хардкор
> Зачем ML? Haskell! Только хардкорА что хардкорного в хаскеле кроме монад?