Глубокое обучение. Практическое введение в среду Python

Автор: Рон Кнеузель

Издатель: Helion

Год дата публикации: 2022

Перевод: Кшиштоф Савка

ISBN: 978-83-283-8859-8

Формат: 165x228

Обложка: мягкая

Страницы: 472

Книга новая

99,00 злотых ---> 62,37 злотых

Глубокое обучение привлекает многих инженеров и практиков. Несмотря на то, что системы, основанные на машинном обучении, используются в различных отраслях, они по-прежнему считаются тревожной технологией. Ведь в случае, например, нейронных сетей мы не знаем, чему именно обучается модель. Мы можем только оценить, хорошо ли он выполняет свою задачу. Кажется, в том, как работают алгоритмы глубокого обучения, есть волшебство. Вот почему полезно обратиться к фактам и узнать, что на самом деле представляет собой машинное обучение, и особенно глубокое обучение.

Эта книга представляет собой доступное руководство по машинному обучению. Чтобы понять ее содержание, вам потребуются лишь базовые навыки программирования и знания математики на уровне средней школы. Происходит обсуждение основных концепций и объяснение механизмов, управляющих глубоким обучением. Прочитав, вы узнаете, что характеризует хороший набор обучающих данных, как оценить эффективность модели и как использовать такие модели, как k-ближайшие соседи, случайные леса или машина опорных векторов. Немало места также посвящено нейронным сетям, механизмам их работы и методикам обучения. И хотя вы не найдете здесь готовых рецептов, вы получите знания, необходимые для разработки работающей модели глубокого обучения с нуля.

В книгу вошли:

• построение хорошего набора обучающих данных
• работа с библиотеками scikit-learn и Keras
• классические модели машинного обучения
• механизм работы и обучение нейронных сетей
• li>
• модели с использованием сверточных нейронных сетей
• подготовка рабочей модели с нуля

Глубокое обучение: пришло время для вашей первой модели!