Предисловие 11
Благодарности 13
Об этой книге 15
Часть I. Baшe снаряжение для машинного обучения 19
Глава 1. Одиссея машинного обучения 21
Глава 2. Основы TensorFlow 53
Часть II. Основные алгоритмы обучения 85
Глава 3. Линейная и нелинейная регрессия 87
Глава 4. Краткое введение в классификацию 111
Глава 5. Автоматическая кластеризация данных 147
Глава 6. Скрьпое марковское моделирование 171
Часть III. Парадигма нейронных сетей 189
Глава 7. Знакомство с автокодировщиками 191
Глава 8. Обучение с подкреплением 213
Глава 9. Сверточные нейронные сети 235
Глава 10. Рекуррентные нейронные сети 261
Глава 11. Модели sequence-to-sequence для чат-бота 275
Глава 12. Ландшафт полезности 303
Приложение. Установка 325