Глубокое обучение с точки зрения практика

Все, что должен знать разработчик-практик, чтобы приступить к применению глубокого обучения для решения реальных задач! • Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение - и особенно глубокие нейронные сети - может изменить вашу организацию? • Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения • Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения - настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций - актуальные для любой библиотеки, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня

Все, что должен знать разработчик-практик, чтобы приступить к применению глубокого обучения для решения реальных задач! • Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение - и особенно глубокие нейронные сети - может изменить вашу организацию? • Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения • Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения - настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций - актуальные для любой библиотеки, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня

анная книга представляет собой углубленное практическое руководство, которое позволит читателям освоить методы глубокого обучения на уровне, достаточном для развертывания готовых решений. Прочитав книгу, вы сможете быстро приступить к работе с библиотекой TensorFlow и заняться оптимизацией архитектур глубокого обучения

Глубокое обучение — это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Поскольку компьютер приобретает знания из опыта, отпадает нужда в человеке-операторе, который формально описывает необходимые компьютеру знания. Иерархическая организация позволяет компьютеру обучаться сложным концепциям, конструируя их из более простых; граф такой иерархии может содержать много уровней. В этой книге читатель найдет широкий обзор тем, изучаемых в глубоком обучении • Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей, и др

"Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей" - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично "человеческих" задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области, доступно и интересно изложены в книге. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение - в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов