ru
Книги
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 печатни страници
Притежател на авторското право
Bookwire
Оригинална публикация
2022
Година на публикуване
2022
Издател
Питер
Вече чели ли сте я? Какво мислите за нея?
👍👎

Впечатления

  • Андрейсподели впечатлениепреди 5 години
    👍Струва си да се прочете
    💡Научих много
    🎯Струва си

Цитати

  • Kirill Kruglikovцитирапреди 4 години
    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.
  • Андрейцитирапреди 6 години
    Вообще говоря, чем меньше обучающих данных, тем скорее наступит переобучение, а использование маленькой сети — один из способов борьбы с ним.
  • Андрейцитирапреди 6 години
    С целочисленными метками следует использовать функцию sparse_categorical_crossentropy:
    model.compile(optimizer='rmsprop',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['acc'])

На лавиците

  • kostalgin
    Python
    • 12
    • 8
  • Kirill Kruglikov
    Data science
    • 15
  • Sergey Krasilich
    Python
    • 3
  • Виталик Прахов
    Depp learning
    • 1
fb2epub
Плъзнете и пуснете файловете си (не повече от 5 наведнъж)