Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona Ron Kneusel
- Autor:
- Ron Kneusel
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- Stron:
- 472
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis
książki
:
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
Czego się nauczysz?
- Instalowania i konfigurowania środowiska Python, NumPy, scikit-learn, Keras i TensorFlow
- Stosowania podstaw algebry liniowej, statystyki i prawdopodobieństwa w uczeniu maszynowym
- Programowania w Pythonie z wykorzystaniem struktur danych, funkcji i modułów
- Pracy z biblioteką NumPy do operacji na tablicach i przetwarzania danych
- Przygotowywania i analizowania zbiorów danych, w tym cech, etykiet i podziału na zbiory uczące, walidacyjne i testowe
- Rozszerzania zbiorów danych i stosowania technik augmentacji
- Implementowania klasycznych modeli uczenia maszynowego, takich jak k-najbliższych sąsiadów, drzewa decyzyjne, lasy losowe i maszyny wektorów nośnych
- Przeprowadzania eksperymentów z klasycznymi modelami i oceniania ich skuteczności
- Budowania i trenowania prostych sieci neuronowych
- Stosowania algorytmu propagacji wstecznej i technik optymalizacji w uczeniu sieci neuronowych
- Wykorzystywania metod regularyzacji i zapobiegania przetrenowaniu modeli
- Oceniania modeli za pomocą macierzy pomyłek, wskaźników F1, krzywych ROC i innych zaawansowanych metryk
- Budowania i trenowania splotowych sieci neuronowych do przetwarzania obrazów
- Pracy z biblioteką Keras na przykładzie zestawów danych MNIST i CIFAR-10
- Stosowania uczenia transferowego i strojenia modeli głębokich
- Rozwijania modeli do klasyfikacji danych dźwiękowych oraz eksplorowania dalszych kierunków rozwoju, takich jak sieci rekurencyjne i generatywne sieci przeciwstawne
Uczenie głębokie fascynuje wielu inżynierów i praktyków. Mimo że systemy oparte na uczeniu maszynowym stosuje się w rozlicznych branżach, wciąż są uważane za niepokojącą technologię. Istotnie, w wypadku na przykład sieci neuronowych nie wiemy, czego dokładnie uczy się model. Możemy tylko ocenić, czy dobrze realizuje swoje zadanie. Wydaje się, że w sposobie pracy algorytmów uczenia głębokiego tkwi magia. Właśnie dlatego dobrze jest zająć się faktami i dowiedzieć się, na czym w rzeczywistości polega uczenie maszynowe, a zwłaszcza uczenie głębokie.
Ta książka jest przystępnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym. Aby zrozumieć zawartą w niej treść, wystarczy podstawowa umiejętność programowania i znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej. Znalazło się tu omówienie podstawowych pojęć i wyjaśnienie mechanizmów rządzących uczeniem głębokim. Dzięki lekturze dowiesz się, czym się charakteryzuje dobry zbiór danych uczących, jak ocenić skuteczność modelu i jak korzystać z takich modeli jak k-najbliższych sąsiadów, lasy losowe czy maszyna wektorów nośnych. Sporo miejsca poświęcono również sieciom neuronowym, mechanizmom ich działania i technikom treningu. I chociaż nie znajdziesz tutaj gotowych receptur, to zdobędziesz wiedzę potrzebną, by od podstaw zaprojektować działający model uczenia głębokiego.
W książce między innymi:
- budowanie dobrego zestawu danych uczących
- praca z bibliotekami scikit-learn i Keras
- klasyczne modele uczenia maszynowego
- mechanizm działania i uczenia sieci neuronowych
- modele wykorzystujące splotowe sieci neuronowe
- przygotowanie od podstaw działającego modelu
Uczenie głębokie: przyszedł czas na Twój pierwszy model!
Wybrane bestsellery
Zobacz pozostałe książki z serii
Helion - inne książki
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@helion.pl
Książka drukowana



Oceny i opinie klientów: Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona Ron Kneusel
(0)