ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie (ebook)(audiobook)(audiobook)

Autor:
Seth Weidman
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
3.0/6  Opinie: 3
Stron:
224
Druk:
oprawa miękka
3w1 w pakiecie:
     PDF
     ePub
     Mobi

Książka

59,00 zł
38,35 zł

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

Ebook

59,00 zł
29,50 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Uczenie głębokie (ang. deep learning) zyskuje ostatnio ogromną popularność. Jest to ściśle związane z coraz częstszym zastosowaniem sieci neuronowych w przeróżnych branżach i dziedzinach. W konsekwencji inżynierowie oprogramowania, specjaliści do spraw przetwarzania danych czy osoby w praktyce zajmujące się uczeniem maszynowym muszą zdobyć solidną wiedzę o tych zagadnieniach. Przede wszystkim trzeba dogłębnie zrozumieć podstawy uczenia głębokiego. Dopiero po uzyskaniu biegłości w posługiwaniu się poszczególnymi koncepcjami i modelami możliwe jest wykorzystanie w pełni potencjału tej dynamicznie rozwijającej się technologii.

Ten praktyczny podręcznik, poświęcony podstawom uczenia głębokiego, zrozumiale i wyczerpująco przedstawia zasady działania sieci neuronowych z trzech różnych poziomów: matematycznego, obliczeniowego i konceptualnego. Takie podejście wynika z faktu, że dogłębne zrozumienie sieci neuronowych wymaga nie jednego, ale kilku modeli umysłowych, z których każdy objaśnia inny aspekt działania tych sieci. Zaprezentowano tu również techniki implementacji poszczególnych elementów w języku Python, co pozwala utworzyć działające sieci neuronowe. Dzięki tej książce stanie się jasne, w jaki sposób należy tworzyć, uczyć i stosować wielowarstwowe, konwolucyjne i rekurencyjne sieci neuronowe w różnych praktycznych zastosowaniach.

W książce między innymi:

  • matematyczne podstawy uczenia głębokiego
  • tworzenie modeli do rozwiązywania praktycznych problemów
  • standardowe i niestandardowe techniki treningu sieci neuronowych
  • rozpoznawanie obrazów za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych
  • rekurencyjne sieci neuronowe, ich działanie i implementacja
  • praca z wykorzystaniem biblioteki PyTorch

Uczenie głębokie: zrozum, zanim zaimplementujesz!

O autorze

1 Seth Weidman

Seth Weidman - specjalizuje się w nauce o danych (ang. data science). Przez wiele lat prowadził szkolenia w zakresie uczenia maszynowego. Obecnie buduje modele uczenia maszynowego dla zespołu odpowiedzialnego za infrastrukturę w Facebooku. Pasjonuje go objaśnianie złożonych zagadnień w możliwie prosty sposób. Uważa, że po drugiej stronie złożoności znajduje się prostota.

Zamknij

Wybierz metodę płatności