Глибоке навчання. Практичний вступ

Оригінальна назва: Глибоке навчання. Практичний вступ. видання: 2022

Переклад: Krzysztof Sawka

ISBN: 9788328388598

Формат: 165x228

Обкладинка: м'яка

Сторінок: 472

Глибоке навчання захоплює багатьох інженерів і практиків. Незважаючи на те, що системи на основі машинного навчання використовуються в різних галузях промисловості, вони все ще вважаються тривожною технологією. Дійсно, у випадку, наприклад, нейронних мереж, ми не знаємо, що саме вивчає модель. Ми можемо лише оцінити, чи добре він виконує своє завдання. Здається, у тому, як працюють алгоритми глибокого навчання, є магія. Ось чому варто ознайомитися з фактами та дізнатися, що таке машинне навчання, особливо глибоке навчання.

Ця книга є доступним посібником із машинного навчання. Щоб зрозуміти його зміст, потрібні лише базові навички програмування та знання математики на рівні середньої школи. Є обговорення основних понять і пояснення механізмів, що керують глибинним навчанням. Прочитавши, ви дізнаєтесь, що характеризує хороший навчальний набір даних, як оцінити ефективність моделі та як використовувати такі моделі, як k-найближчі сусіди, випадкові ліси чи машина опорних векторів. Також багато місця приділено нейронним мережам, механізмам їх роботи та методикам навчання. І хоча ви не знайдете тут готових рецептів, ви отримаєте знання, необхідні для розробки робочої моделі глибокого навчання з нуля.

Книга містить:

• створення хорошого набору навчальних даних< /li>
• робота з бібліотеками scikit-learn і Keras
• класичні моделі машинного навчання
• механізм роботи та навчання нейронних мереж
• li>
• моделі з використанням згорткових нейронних мереж
• підготовка робочої моделі з нуля

Глибоке навчання: настав час для вашої першої моделі!