Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch

- Autorzy:
- Jeremy Howard, Sylvain Gugger
- Promocja Przejdź


- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 624
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis książki: Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch
Deep learning is often viewed as the exclusive domain of math PhDs and big tech companies. But as this hands-on guide demonstrates, programmers comfortable with Python can achieve impressive results in deep learning with little math background, small amounts of data, and minimal code. How? With fastai, the first library to provide a consistent interface to the most frequently used deep learning applications.
Authors Jeremy Howard and Sylvain Gugger, the creators of fastai, show you how to train a model on a wide range of tasks using fastai and PyTorch. You’ll also dive progressively further into deep learning theory to gain a complete understanding of the algorithms behind the scenes.
- Train models in computer vision, natural language processing, tabular data, and collaborative filtering
- Learn the latest deep learning techniques that matter most in practice
- Improve accuracy, speed, and reliability by understanding how deep learning models work
- Discover how to turn your models into web applications
- Implement deep learning algorithms from scratch
- Consider the ethical implications of your work
- Gain insight from the foreword by PyTorch cofounder, Soumith Chintala
Wybrane bestsellery
-
głębokiego trudno tworzyć dobre aplikacje. Oto praktyczny i przystępny przewodnik po koncepcjach uczenia głębokiego, napisany tak, aby ułatwić zrozumienie najnowszych technik w tej dziedzinie bez znajomości wyższej matematyki. Książka daje znakomite podstawy uczenia głębokiego, a następnie sto...
Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
In the past few years, we’ve seen many data products based on predictive modeling. These products range from weather forecasting to recommendation engines like Amazon's. Prediction technology can be interesting and mathematically elegant, but we need to take the next step: going from recomm...
-
Oto intuicyjny przewodnik dla średnio zaawansowanych programistów Pythona, pomyślany tak, by przyswajać zasady programowania zorientowanego obiektowo podczas praktycznych ćwiczeń. Dowiesz się, jakie problemy wiążą się z zastosowaniem podejścia proceduralnego i jak dzięki podejściu obiektowemu pis...
Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)57.85 zł
89.00 zł(-35%) -
To drugie, zaktualizowane i poprawione wydanie bestsellerowego podręcznika Programowania w Pythonie pozwoli Ci błyskawicznie zacząć tworzyć kod, który działa! Zaczniesz od zrozumienia podstawowych koncepcji programistycznych, następnie nauczysz się zapewniać programom interaktywność i wykształcis...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
To kompleksowy podręcznik do nauki programowania w Pythonie. Jego piąte wydanie zostało gruntownie zaktualizowane i rozbudowane o dodatkowe treści. Omówiono tu najnowsze wersje Pythona w liniach 3.X i 2.X, czyli 3.3 i 2.7, i dodano opisy nowych lub rozszerzonych mechanizmów, takich jak obsługa fo...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
129.35 zł
199.00 zł(-35%) -
Dzięki tej książce przekonasz się, jak wspaniałą przygodą jest programowanie i jak łatwo ją zacząć! Poznasz podstawy Pythona, dowiesz się, jak pisać i formatować kod, a także szybko nauczysz się uruchamiać swoje programy. Instrukcje sterujące, operatory, typy danych, funkcje, klasy i moduły nie b...
Python 3. Projekty dla początkujących i pasjonatów Python 3. Projekty dla początkujących i pasjonatów
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)38.94 zł
59.90 zł(-35%) -
Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do kryptografii i bibliotek kryptograficznych Pythona. Omówiono tu podstawowe koncepcje z tej dziedziny, najważniejsze algorytmy i niezbędny zakres podstaw matematycznych: liczby pierwsze, teorię grup czy generatory liczb pseudolosowych. Wyjaśniono, czym ...
Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Metody statystyczne są kluczowym elementem data science, mimo to niewielu specjalistów data science posiada formalne wykształcenie statystyczne. Kursy i podręczniki o podstawach statystyki, rzadko kiedy omawiają temat z perspektywy data science. W drugim wydaniu tego popularnego podręcznika zosta...
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
To kolejne wydanie lubianego samouczka, dzięki któremu w ramach 24 godzinnych lekcji przyswoisz solidne podstawy programowania. Zrozumiesz, jak działają programy, i nauczysz się reguł stosowanych przez profesjonalistów przy ich projektowaniu. Dowiesz się, jak wygląda świat programistów i na czym ...
Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Ta książka jest zwięzłym, skupionym na praktyce przewodnikiem po Pythonie w wersji 3.6 i nowszych. Dzięki niej skoncentrujesz się na rdzeniu języka i podstawowych zagadnieniach, które musisz doskonale opanować, jeśli chcesz pisać w nim dobry kod. Dowiesz się zatem, jak działa Python i jakich zasa...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%)
O autorach książki
2 Jeremy Howard, Sylvain GuggerJeremy Howard jest przedsiębiorcą, ekspertem, programistą i naukowcem. Wykłada na Uniwersytecie w San Francisco. Inwestował w wiele start-upów, był ich mentorem i doradcą.
Sylvain Gugger jest inżynierem badawczym w Hugging Face. Wcześniej nauczał informatyki i matematyki w ramach programu CPGE. Autor kilku cenionych podręczników.
Kup polskie wydanie:
Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch
- Autor:
- Jeremy Howard, Sylvain Gugger
83,85 zł
129,00 zł
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły książki
- ISBN Ebooka:
- 978-14-920-4547-2, 9781492045472
- Data wydania ebooka:
-
2020-06-29
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 30.6MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 63.0MB
- Kategorie:
Programowanie » Python - Programowanie
Spis treści książki
- Preface
- Who This Book Is For
- What You Need to Know
- What You Will Learn
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Foreword
- I. Deep Learning in Practice
- 1. Your Deep Learning Journey
- Deep Learning Is for Everyone
- Neural Networks: A Brief History
- Who We Are
- How to Learn Deep Learning
- Your Projects and Your Mindset
- The Software: PyTorch, fastai, and Jupyter (And Why It Doesnt Matter)
- Your First Model
- Getting a GPU Deep Learning Server
- Running Your First Notebook
- What Is Machine Learning?
- What Is a Neural Network?
- A Bit of Deep Learning Jargon
- Limitations Inherent to Machine Learning
- How Our Image Recognizer Works
- What Our Image Recognizer Learned
- Image Recognizers Can Tackle Non-Image Tasks
- Jargon Recap
- Deep Learning Is Not Just for Image Classification
- Validation Sets and Test Sets
- Use Judgment in Defining Test Sets
- A Choose Your Own Adventure Moment
- Questionnaire
- Further Research
- 2. From Model to Production
- The Practice of Deep Learning
- Starting Your Project
- The State of Deep Learning
- Computer vision
- Text (natural language processing)
- Combining text and images
- Tabular data
- Recommendation systems
- Other data types
- The Drivetrain Approach
- The Practice of Deep Learning
- Gathering Data
- From Data to DataLoaders
- Data Augmentation
- Training Your Model, and Using It to Clean Your Data
- Turning Your Model into an Online Application
- Using the Model for Inference
- Creating a Notebook App from the Model
- Turning Your Notebook into a Real App
- Deploying Your App
- How to Avoid Disaster
- Unforeseen Consequences and Feedback Loops
- Get Writing!
- Questionnaire
- Further Research
- 3. Data Ethics
- Key Examples for Data Ethics
- Bugs and Recourse: Buggy Algorithm Used for Healthcare Benefits
- Feedback Loops: YouTubes Recommendation System
- Bias: Professor Latanya Sweeney Arrested
- Why Does This Matter?
- Key Examples for Data Ethics
- Integrating Machine Learning with Product Design
- Topics in Data Ethics
- Recourse and Accountability
- Feedback Loops
- Bias
- Historical bias
- Measurement bias
- Aggregation bias
- Representation bias
- Addressing different types of bias
- Disinformation
- Identifying and Addressing Ethical Issues
- Analyze a Project You Are Working On
- Processes to Implement
- Ethical lenses
- The Power of Diversity
- Fairness, Accountability, and Transparency
- Role of Policy
- The Effectiveness of Regulation
- Rights and Policy
- Cars: A Historical Precedent
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- Deep Learning in Practice: Thats a Wrap!
- II. Understanding fastais Applications
- 4. Under the Hood: Training a Digit Classifier
- Pixels: The Foundations of Computer Vision
- First Try: Pixel Similarity
- NumPy Arrays and PyTorch Tensors
- Computing Metrics Using Broadcasting
- Stochastic Gradient Descent
- Calculating Gradients
- Stepping with a Learning Rate
- An End-to-End SGD Example
- Step 1: Initialize the parameters
- Step 2: Calculate the predictions
- Step 3: Calculate the loss
- Step 4: Calculate the gradients
- Step 5: Step the weights
- Step 6: Repeat the process
- Step 7: Stop
- Summarizing Gradient Descent
- The MNIST Loss Function
- Sigmoid
- SGD and Mini-Batches
- Putting It All Together
- Creating an Optimizer
- Adding a Nonlinearity
- Going Deeper
- Jargon Recap
- Questionnaire
- Further Research
- 5. Image Classification
- From Dogs and Cats to Pet Breeds
- Presizing
- Checking and Debugging a DataBlock
- Cross-Entropy Loss
- Viewing Activations and Labels
- Softmax
- Log Likelihood
- Taking the log
- Model Interpretation
- Improving Our Model
- The Learning Rate Finder
- Unfreezing and Transfer Learning
- Discriminative Learning Rates
- Selecting the Number of Epochs
- Deeper Architectures
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 6. Other Computer Vision Problems
- Multi-Label Classification
- The Data
- Constructing a DataBlock
- Binary Cross Entropy
- Multi-Label Classification
- Regression
- Assembling the Data
- Training a Model
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 7. Training a State-of-the-Art Model
- Imagenette
- Normalization
- Progressive Resizing
- Test Time Augmentation
- Mixup
- Label Smoothing
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 8. Collaborative Filtering Deep Dive
- A First Look at the Data
- Learning the Latent Factors
- Creating the DataLoaders
- Collaborative Filtering from Scratch
- Weight Decay
- Creating Our Own Embedding Module
- Interpreting Embeddings and Biases
- Using fastai.collab
- Embedding Distance
- Bootstrapping a Collaborative Filtering Model
- Deep Learning for Collaborative Filtering
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 9. Tabular Modeling Deep Dive
- Categorical Embeddings
- Beyond Deep Learning
- The Dataset
- Kaggle Competitions
- Look at the Data
- Decision Trees
- Handling Dates
- Using TabularPandas and TabularProc
- Creating the Decision Tree
- Categorical Variables
- Random Forests
- Creating a Random Forest
- Out-of-Bag Error
- Model Interpretation
- Tree Variance for Prediction Confidence
- Feature Importance
- Removing Low-Importance Variables
- Removing Redundant Features
- Partial Dependence
- Data Leakage
- Tree Interpreter
- Extrapolation and Neural Networks
- The Extrapolation Problem
- Finding Out-of-Domain Data
- Using a Neural Network
- Ensembling
- Boosting
- Combining Embeddings with Other Methods
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 10. NLP Deep Dive: RNNs
- Text Preprocessing
- Tokenization
- Word Tokenization with fastai
- Subword Tokenization
- Numericalization with fastai
- Putting Our Texts into Batches for a Language Model
- Text Preprocessing
- Training a Text Classifier
- Language Model Using DataBlock
- Fine-Tuning the Language Model
- Saving and Loading Models
- Text Generation
- Creating the Classifier DataLoaders
- Fine-Tuning the Classifier
- Disinformation and Language Models
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 11. Data Munging with fastais Mid-Level API
- Going Deeper into fastais Layered API
- Transforms
- Writing Your Own Transform
- Pipeline
- Going Deeper into fastais Layered API
- TfmdLists and Datasets: Transformed Collections
- TfmdLists
- Datasets
- Applying the Mid-Level Data API: SiamesePair
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- Understanding fastais Applications: Wrap Up
- III. Foundations of Deep Learning
- 12. A Language Model from Scratch
- The Data
- Our First Language Model from Scratch
- Our Language Model in PyTorch
- Our First Recurrent Neural Network
- Improving the RNN
- Maintaining the State of an RNN
- Creating More Signal
- Multilayer RNNs
- The Model
- Exploding or Disappearing Activations
- LSTM
- Building an LSTM from Scratch
- Training a Language Model Using LSTMs
- Regularizing an LSTM
- Dropout
- Activation Regularization and Temporal Activation Regularization
- Training a Weight-Tied Regularized LSTM
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 13. Convolutional Neural Networks
- The Magic of Convolutions
- Mapping a Convolutional Kernel
- Convolutions in PyTorch
- Strides and Padding
- Understanding the Convolution Equations
- The Magic of Convolutions
- Our First Convolutional Neural Network
- Creating the CNN
- Understanding Convolution Arithmetic
- Receptive Fields
- A Note About Twitter
- Color Images
- Improving Training Stability
- A Simple Baseline
- Increase Batch Size
- 1cycle Training
- Batch Normalization
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 14. ResNets
- Going Back to Imagenette
- Building a Modern CNN: ResNet
- Skip Connections
- A State-of-the-Art ResNet
- Bottleneck Layers
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 15. Application Architectures Deep Dive
- Computer Vision
- cnn_learner
- unet_learner
- A Siamese Network
- Computer Vision
- Natural Language Processing
- Tabular
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 16. The Training Process
- Establishing a Baseline
- A Generic Optimizer
- Momentum
- RMSProp
- Adam
- Decoupled Weight Decay
- Callbacks
- Creating a Callback
- Callback Ordering and Exceptions
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- Foundations of Deep Learning: Wrap Up
- IV. Deep Learning from Scratch
- 17. A Neural Net from the Foundations
- Building a Neural Net Layer from Scratch
- Modeling a Neuron
- Matrix Multiplication from Scratch
- Elementwise Arithmetic
- Broadcasting
- Broadcasting with a scalar
- Broadcasting a vector to a matrix
- Broadcasting rules
- Einstein Summation
- Building a Neural Net Layer from Scratch
- The Forward and Backward Passes
- Defining and Initializing a Layer
- Gradients and the Backward Pass
- Refactoring the Model
- Going to PyTorch
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 18. CNN Interpretation with CAM
- CAM and Hooks
- Gradient CAM
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 19. A fastai Learner from Scratch
- Data
- Dataset
- Data
- Module and Parameter
- Simple CNN
- Loss
- Learner
- Callbacks
- Scheduling the Learning Rate
- Conclusion
- Questionnaire
- Further Research
- 20. Concluding Thoughts
- A. Creating a Blog
- Blogging with GitHub Pages
- Creating the Repository
- Setting Up Your Home Page
- Creating Posts
- Synchronizing GitHub and Your Computer
- Blogging with GitHub Pages
- Jupyter for Blogging
- B. Data Project Checklist
- Data Scientists
- Strategy
- Data
- Analytics
- Implementation
- Maintenance
- Constraints
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
FinOps brings financial accountability to the variable spend model of cloud. Used by the majority of global enterprises, this management practice has grown from a fringe activity to the de facto discipline managing cloud spend. In this book, authors J.R. Storment and Mike Fuller outline the proce...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Edge AI is transforming the way computers interact with the real world, allowing IoT devices to make decisions using the 99% of sensor data that was previously discarded due to cost, bandwidth, or power limitations. With techniques like embedded machine learning, developers can capture human intu...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Why is it difficult for so many companies to get digital identity right? If you're still wrestling with even simple identity problems like modern website authentication, this practical book has the answers you need. Author Phil Windley provides conceptual frameworks to help you make sense of all ...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Python was recently ranked as today's most popular programming language on the TIOBE index, thanks to its broad applicability to design and prototyping to testing, deployment, and maintenance. With this updated fourth edition, you'll learn how to get the most out of Python, whether you're a profe...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
296.65 zł
349.00 zł(-15%) -
With the accelerating speed of business and the increasing dependence on technology, companies today are significantly changing the way they build in-house business solutions. Many now use low-code and no code technologies to help them deal with specific issues, but that's just the beginning. Wit...
Building Solutions with the Microsoft Power Platform Building Solutions with the Microsoft Power Platform
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Companies are scrambling to integrate AI into their systems and operations. But to build truly successful solutions, you need a firm grasp of the underlying mathematics. This accessible guide walks you through the math necessary to thrive in the AI field such as focusing on real-world application...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
DevOps engineers, developers, and security engineers have ever-changing roles to play in today's cloud native world. In order to build secure and resilient applications, you have to be equipped with security knowledge. Enter security as code.In this book, authors BK Sarthak Das and Virginia Chu d...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
With the increasing use of AI in high-stakes domains such as medicine, law, and defense, organizations spend a lot of time and money to make ML models trustworthy. Many books on the subject offer deep dives into theories and concepts. This guide provides a practical starting point to help develop...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Why are so many companies adopting GitOps for their DevOps and cloud native strategy? This reliable framework is quickly becoming the standard method for deploying apps to Kubernetes. With this practical, developer-oriented book, DevOps engineers, developers, IT architects, and SREs will learn th...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Learn the essentials of working with Flutter and Dart to build full stack applications that meet the needs of a cloud-driven world. Together, the Flutter open source UI software development kit and the Dart programming language for client development provide a unified solution to building applica...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%)
Dzieki 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.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


Oceny i opinie klientów: Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch Jeremy Howard, Sylvain Gugger (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.