В книге проводится анализ методов усиления мощи нейронных сетей за счет биологических алгоритмов в решении задач поиска, оптимизации и управления. Актуальные и чрезвычайно интересные примеры демонстрируют пути формирования передовых направлений науки о данных на основе уходящих в глубокую древность уроков из мира природы.Издание знакомит с эволюционными вычислениями и предоставляет ряд методов, которые вы можете применять на протяжении всего процесса глубокого обучения. Вы откроете для себя генетические алгоритмы и эволюционно-вычислительные подходы к выведению нейросетевых топологий, генеративно-му моделированию, обучению с подкреплением и многому другому.Интерактивные блокноты Colab дадут вам возможность проводить эксперименты по мере усвоения материала книги.Предназначено для исследователей данных, хорошо знакомых с языком Python.
V knige provoditsya analiz metodov usileniya moshchi neyronnykh setey za schet biologicheskikh algoritmov v reshenii zadach poiska, optimizatsii i upravleniya. Aktualnye i chrezvychayno interesnye primery demonstriruyut puti formirovaniya peredovykh napravleniy nauki o dannykh na osnove ukhodyashchikh v glubokuyu drevnost urokov iz mira prirody.Izdanie znakomit s evolyutsionnymi vychisleniyami i predostavlyaet ryad metodov, kotorye vy mozhete primenyat na protyazhenii vsego protsessa glubokogo obucheniya. Vy otkroete dlya sebya geneticheskie algoritmy i evolyutsionno-vychislitelnye podkhody k vyvedeniyu neyrosetevykh topologiy, generativno-mu modelirovaniyu, obucheniyu s podkrepleniem i mnogomu drugomu.Interaktivnye bloknoty Colab dadut vam vozmozhnost provodit eksperimenty po mere usvoeniya materiala knigi.Prednaznacheno dlya issledovateley dannykh, khorosho znakomykh s yazykom Python.
