Deep Learning with Python Bundle

Zapoznaj się z podstawami głębokiego uczenia się, wykorzystując moc języka Python

O tej książce

• Twoje kompleksowe rozwiązanie, które pozwoli Ci zacząć od podstaw głębokiego uczenia się i modelowania sieci neuronowej
• Trenuj różne rodzaje sieci neuronowych, aby radzić sobie z różnymi problemami w przetwarzaniu języka naturalnego, wizji komputerowej, rozpoznawaniu mowy i nie tylko
• Obejmuje popularne biblioteki Python, takie jak Tensorflow, Keras i inne, wraz ze wskazówkami dotyczącymi szkolenia, wdrażania i optymalizacji modeli głębokiego uczenia w najlepszy możliwy sposób

Dla kogo jest ta książka

Początkujący naukowcy zajmujący się danymi i eksperci w dziedzinie uczenia maszynowego, którzy mają ograniczone doświadczenie głębokiego uczenia się lub nie mają go w ogóle, uznają tę książkę za bardzo przydatną. Jeśli szukasz zasobu, który pomoże ci zacząć od podstaw głębokiego uczenia się i sieci neuronowych, ta książka jest dla Ciebie. Ponieważ modele w książce są szkolone przy użyciu popularnych bibliotek opartych na języku Python, takich jak Tensorflow i Keras, przydatna byłaby dobra znajomość programowania w języku Python.

Czego się nauczysz

• Zapoznaj się z podstawowymi koncepcjami głębokiego uczenia się i sieci neuronowych
• Skonfiguruj bibliotekę głębokiego uczenia, taką jak TensorFlow
• Dostosuj modele głębokiego uczenia do aplikacji NLP i Computer Vision
• Ujednolicaj różne źródła informacji, takie jak obrazy, tekst i mowa, poprzez głębokie uczenie się
• Zoptymalizuj i dostosuj modele głębokiego uczenia, aby uzyskać lepszą wydajność
• Trenuj model uczenia się głębokiego wzmocnienia, który gra lepiej niż ludzie
• Dowiedz się, jak sprawić, by Twoje modele w pełni wykorzystały możliwości Twojego procesora graficznego lub procesora

Szczegółowo

Dogłębne uczenie się popularnego obecnie tematu sztucznej inteligencji i może być uważane za zaawansowaną formę uczenia maszynowego, której opanowanie jest dość trudne.

Ta książka pomoże ci postawić pierwsze kroki w szkoleniu skutecznych modeli głębokiego uczenia się i zastosowaniu ich w różnych praktycznych scenariuszach. Będziesz modelować, trenować i wdrażać różnego rodzaju sieci neuronowe, takie jak Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network, i zobaczysz niektóre z ich zastosowań w rzeczywistych domenach, w tym wizję komputerową, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie mowy i tak dalej. Będziesz budować praktyczne projekty, takie jak chatboty, wdrażać naukę wzmacniającą w celu tworzenia inteligentnych gier oraz opracowywać eksperckie systemy do podpisywania i przetwarzania obrazów. Popularna biblioteka Python, taka jak TensorFlow, jest używana w tej książce do budowania modeli. Ta książka zawiera również rozwiązania różnych problemów, które mogą wystąpić podczas szkolenia modeli, takich jak hałaśliwe zestawy danych, małe zestawy danych i inne.

Ta książka nie zakłada żadnej wcześniejszej wiedzy na temat głębokiego uczenia się. Pod koniec tej książki dobrze zrozumiesz podstawy głębokiego uczenia się i modelowania sieci neuronowych, a także ich praktycznych zastosowań.

Styl i podejście

Ten przewodnik krok po kroku jest wypełniony praktycznymi przykładami z prawdziwego świata i przypadkami użycia, które pozwalają rozwiązać różne problemy z głębokim uczeniem się.