ru
Buku
Шолле Ф.

Глубокое обучение на Python

Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований.
Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями.

Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части, в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике.

«Обучение — это путешествие длинной в жизнь, особенно в области искусственного интеллекта, где неизвестностей гораздо больше, чем определенности.»
Франсуа Шолле
734 halaman cetak
Pemilik hak cipta
Bookwire
Publikasi asli
2022
Tahun publikasi
2022
Penerbit
Питер
Sudahkah Anda membacanya? Bagaimanakah menurut Anda?
👍👎

Kesan

  • Андрейmembagikan kesan5 tahun yang lalu
    👍Layak dibaca
    💡Banyak pelajaran
    🎯Bermanfaat

Kutipan

  • Kirill Kruglikovmembuat kutipan4 tahun yang lalu
    Этот вопрос открыл двери в новую парадигму программирования. В классическом программировании, в парадигме символического ИИ, люди вводят правила (программу) и данные для обработки в соответствии с этими правилами и получают ответы (рис. 1.2). В машинном обучении люди вводят данные и ответы, соответствующие этим данным, а на выходе получают правила. Эти правила затем можно применить к новым данным для получения оригинальных ответов.
  • Андрейmembuat kutipan6 tahun yang lalu
    Вообще говоря, чем меньше обучающих данных, тем скорее наступит переобучение, а использование маленькой сети — один из способов борьбы с ним.
  • Андрейmembuat kutipan6 tahun yang lalu
    С целочисленными метками следует использовать функцию sparse_categorical_crossentropy:
    model.compile(optimizer='rmsprop',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['acc'])

Di rak buku

fb2epub
Seret dan letakkan file Anda (maksimal 5 sekaligus)