Глубокое обучение на Python, Шолле Ф., 2018

К сожалению, возможность скачать бесплатно полный вариант книги заблокирована.

Глубокое обучение на Python, Шолле Ф., 2018.

  Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части: в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике.
Обучение — это путешествие длиной в жизнь, особенно в области искусственного интеллекта, где неизвестностей гораздо больше, чем определенности.

Глубокое обучение на Python, Шолле Ф., 2018


«Глубина» глубокого обучения.
Глубокое обучение — это особый раздел машинного обучения: новый подход к поиску представления данных, делающий упор на изучение последовательных слоев (или уровней) все более значимых представлений. Под глубиной в глубоком обучении не подразумевается более глубокое понимание, достигаемое этим подходом; идея заключается в многослойном представлении. Количество слоев, на которые делится модель данных, называют глубиной модели. Другими подходящими названиями для этой области машинного обучения могли бы служить: многослойное обучение и иерархическое обучение. Современное глубокое обучение часто вовлекает в процесс десятки и даже сотни последовательных слоев представления — и все они автоматически определяются под воздействием обучающих данных. Между тем другие подходы к машинному обучению ориентированы на изучении одного-двух слоев представления данных; по этой причине их иногда называют поверхностным обучением.

В глубоком обучении такие многослойные представления изучаются (почти всегда) с использованием моделей, так называемых нейронных сетей, структурированных в виде слоев, наложенных друг на друга. Термин нейронная сеть заимствован из нейробиологии, тем не менее, хотя некоторые основополагающие идеи глубокого обучения отчасти заимствованы из науки о мозге, модели глубокого обучения не являются моделями мозга. Нет никаких доказательств, что мозг реализует механизмы, подобные механизмам, используемым в современных моделях глубокого обучения. Вам могут встретиться научно-популярные статьи, в которых утверждается, что глубокое обучение работает подобно мозгу или моделирует работу мозга, но в действительности это не так. Было бы неправильно и контрпродуктивно заставлять начинающих освоение этой области думать, что глубокое обучение каким-то образом связано с нейробиологией; вам не нужно представление «как наш мозг», и вы также можете забыть все, что читали о гипотетической связи между глубоким обучением и биологией. Намного продуктивнее считать глубокое обучение математической основой для изучения представлений данных.

Содержание.
ЧАСТЬ I. ОСНОВЫ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ.
Глава 1. Что такое глубокое обучение?.
Глава 2. Прежде чем начать: математические основы нейронных сетей.
Глава 3. Начало работы с нейронными сетями.
Глава 4. Основы машинного обучения.
ЧАСТЬ II. ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ НА ПРАКТИКЕ.
Глава 5. Глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения.
Глава 6. Глубокое обучение для текста и последовательностей.
Глава 7. Лучшие практики глубокого обучения продвинутого уровня.
Глава 8. Генеративное глубокое обучение.
Глава 9. Заключение.
Приложение А. Установка Keras и его зависимостей в Ubuntu.
Приложение В. Запуск Jupyter Notebook на экземпляре ЕС2 GPU.

Купить .

По кнопкам выше и ниже «Купить бумажную книгу» и по ссылке «Купить» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.

По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «ЛитРес», и потом ее скачать на сайте Литреса.

По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно найти похожие материалы на других сайтах.

On the buttons above and below you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.


Дата публикации:






Теги: :: :: ::


Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:


 


 

Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2021-04-16 23:13:46