ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
472
Druk:
oprawa miękka
2w1 w pakiecie:
     ePub
     Mobi

Książka

99,00 zł (-10%)
89,10 zł

Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

Dodaj do koszyka

Przedsprzedaż Realizacja zamówień od 2022-10-04

Ebook

99,00 zł (-30%)
69,30 zł

Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

Dodaj do koszyka

Przedsprzedaż Realizacja zamówień od 2022-10-04

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Czytaj fragment

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!

O autorze książki

1 Ron Kneusel

Dr Ron Kneusel uczeniem maszynowym zajmuje się zawodowo od 2003 roku, specjalizuje się w dziedzinie przetwarzania obrazów. Jego fascynacja komputerami jednak trwa znacznie dłużej, bo od 1981 roku. Obecnie pracuje w spółce L3Harris Technologies, gdzie buduje systemy uczenia głębokiego. Jest autorem popularnych książek na temat pisania kodu i uczenia głębokiego.

Zamknij

Wybierz metodę płatności