# Zmiany w trzecim wydaniu
Poniżej wymieniłem zmiany pomiędzy drugim (2019) a trzecim (2022) wydaniem książki. Zmiany między pierwszym (2017) a drugim (2019) wydaniem dostępne są [tutaj](https://homl.info/changes2).

* Cały przykładowy kod został zaktualizowany do najnowszych wersji bibliotek. W szczególności znajdziesz tu wiele nowych dodatków do biblioteki Scikit-Learn (np. śledzenie nazw cech, wzmacnianie gradientowe oparte na histogramach, propagacja etykiet  itd.). Wprowadzam także bibliotekę _Keras Tuner_ służącą do strojenia hiperparametrycznego, stworzoną przez społeczność Hugging Face bibliotekę _Transformers_ wykorzystywaną w przetwarzaniu języka naturalnego, a także nowe warstwy wstępnego przetwarzania i dogenerowania danych dostępne w modelach Keras.
* Zostało dodanych kilka modeli widzenia komputerowego (ResNeXt, DenseNet, MobileNet, CSPNet i EfficientNet), a także wytyczne dotyczące doboru właściwego modelu.
* W rozdziale 15. analizowane są teraz dane liczby pasażerów w chicagowskich autobusach i kolei miejskiej, a nie losowy szereg czasowy, ponadto wprowadzam tu model ARMA i jego warianty.
* Rozdział 16. poświęcony przetwarzaniu języka naturalnego koncentruje się teraz na tworzeniu modelu tłumacza angielsko-hiszpańskiego, najpierw za pomocą rekurencyjnej sieci typu koder-dekoder, a następnie modelu transformatora. Zostają tu omówione również takie modele językowe jak Switch Transformers, DistilBERT, T5 i PaLM (wykorzystujący sugestie metodą toku myślenia). Dodatkowo zostają tu omówione transformatory wizji (ViT), a także wprowadzony przegląd kilku transformatorowych modeli wizualnych, takich jak wydajne transformatory obrazu  (DeiT), Perceiver czy DINO, a także krótki opis niektórych dużych, wielomodalnych modeli, takich jak CLIP, DALL·E, Flamingo i GATO.
* W rozdziale 17. opisującym uczenie generatywne są teraz omówione modele dyfuzyjne, a także jest implementowany od podstaw odszumiający dyfuzyjny model probabilistyczny  (DDPM).
* W rozdziale 19. zrezygnowałem z usługi Google Cloud AI Platform na rzecz Google Vertex AI, a także wykorzystuję rozproszoną wersję biblioteki Keras Tuner do wielkoskalowego przeszukiwania hiperparametrów. Zawarty jest tu także opis kodu TensorFlow.js, z którym możesz eksperymentować w internecie. Opisane są tu także dodatkowe techniki uczenia rozproszonego, takie jak PipeDream czy Pathways.
* Część materiałów z poprzedniego wydania zostało przeniesionych do internetu, między innymi instrukcje instalacji, jądrowa analiza głównych składowych (PCA), szczegóły matematyczne modeli bayesowskich mieszanin gaussowskich, agenty TF, a także uprzednie dodatki A (rozwiązania ćwiczeń), C (opis matematyczny maszyn wektorów nośnych) oraz E (dodatkowe architektury sieci neuronowych) po to, aby zmieścić się z nową treścią.
