Название: Глубокое обучение на Python, 2-е межд. издание
Автор: Франсуа Шолле
Издательство: Питер
Год: 2023
Страниц: 576
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 10.8 MB

Глубокое обучение быстро развивается, открывая все новые и новые возможности создания ПО. Это не только автоматический перевод текстов с одного языка на другой, распознавание изображений, но и многое другое. Глубокое обучение превратилось в важный навык, необходимый каждому разработчику. Keras и TensorFlow облегчают жизнь разработчикам и позволяют легко работать даже тем, кто не имеет глубоких знаний в области математики или науки о данных. Настало время познакомиться с глубоким обучением и мощной библиотекой Keras! В этом расширенном и дополненном издании создатель библиотеки Keras — Франсуа Шолле — делится своими знаниями и с новичками, и с опытными специалистами. Иллюстрации и наглядные примеры помогут вам разобраться с самыми сложными вопросами и концепциями. Вы быстро приобретете навыки, необходимые для разработки приложений глубокого обучения.

Книга написана для всех, кто хочет начать изучение технологии глубокого обучения с нуля или расширить уже имеющиеся знания. Инженеры, работающие в области машинного обучения, разработчики программного обеспечения и студенты найдут много ценного на страницах этого издания. Технологии глубокого обучения будут описываться максимально доступно — мы начнем с самого простого, постепенно переходя к последним достижениям. Я старался найти баланс между теорией и практикой и избегать математических формул, предпочитая объяснять основные идеи с помощью фрагментов кода и интуитивно понятных моделей. Вы увидите множество примеров программного кода с подробными комментариями, практическими рекомендациями и простыми обобщенными объяснениями всего, что нужно знать для использования глубокого обучения в решении конкретных задач. В примерах в качестве внутреннего механизма взяты фреймворк глубокого обучения Keras, написанный на Python, и библиотека TensorFlow 2. Они демонстрируют новейшие приемы их использования.

Прочитав эту книгу, вы будете четко понимать, что такое глубокое обучение, когда оно применимо и какие ограничения имеет. Вы познакомитесь со стандартным процессом интерпретации и решения задач машинного обучения и узнаете, как бороться с часто встречающимися проблемами. Вы научитесь использовать Кегаз для решения практических задач в различных областях, от распознавания образов до обработки естественного языка: классификации образов, сегментирования изображений, временного прогнозирования, классификации текста, машинного перевода с одного языка на другой, генерации текста и многого другого.

Кому адресована эта книга:
Книга написана для людей с опытом программирования на Python, желающих познакомиться с машинным обучением в целом и глубоким обучением в частности.