Основной контент книги Глубокое обучение на Python (pdf+epub)
Глубокое обучение на Python (pdf+epub)
ТекстmatnPDF

Hajm 576 sahifalar

16+

Глубокое обучение на Python (pdf+epub)

Второе международное издание, расширенное и дополненное
91 504,12 s`om
10% chegirma bering
Maslahat bering ushbu kitobni do'stingiz sotib olganidan 9 150,42 soʻm oling.

Kitob haqida

Глубокое обучение динамично 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 фундаментальных знаний в области математики или науки о данных.

Настала пора познакомиться с глубоким обучением и мощной библиотекой Keras!

В этом расширенном и дополненном издании создатель библиотеки Keras – Франсуа Шолле – делится 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.

Отличная книга для первого знакомства. Автор в начале книги обещает не приводить ни единой математической формулы – вместо них используется код на python, что облегчает восприятие рядовому программисту.


Хорошо «разжёваны» базовые задачи – классификация и регрессия.

Много внимания уделено свёрточным и рекуррентным слоям, а также методам преобразования текста в вид, с которым способны работать модели.


По ходу дела дано множество практических советов, а в отдельном разделе по шагам расписано, как надо обучать модель «правильно».


Но что касается более продвинутых вещей – генерация текста и изображений – сложилось впечатление, что достаточно быстро изложение с «всё разжёвано» превращается в «по вершкам».


По генерации текста пример игрушечный, из которого непонятно, как делать практически полезные модели. По генерации изображений приведены достаточно интересные примеры, но всё очень коротко, а потому далеко не так легко для восприятия, как начало книги.

Думаю, что в этом нет вины автора – видимо задачи посложнее регрессии и классификации требуют более солидной подготовки, иначе объём книги разрастётся в разы (но конечно хотелось бы иметь и такую книгу).


В заключении автор честно рассказывает об ограничениях глубоких сетей – а они существенные, так что рано отправлять на свалку подходы, не связанные с градиентным спуском и непрерывными функциями. В целом автор сбивает спесь, навеянную популярными статьями. Глубокие сети – это мощный инструмент, возможности которого ещё до конца не исследованы. Но известные ограничения не оставляют сомнений в том, что их одних недостаточно для решения всех стоящих проблем.

Книга написана разработчиком Keras – библиотеки для создания сетей глубокого обучения на языке Python, поэтому автор без сомнения отлично разбирается в теме. Много практических примеров решения как базовых задач классификации и регрессии, так и более сложных примеров на базе свёрточных и рекуррентных сетей: генерация текстов, Deep Dream, neural style transfer. Рекомендую!

Замечательная книга!

Она позволила мне понять, что же обычно понимают под искусственным интеллектом и с чем его "едят". А также, как устроены нейронные сети.

Эта книга подойдет в первую очередь тем, кто хочет начать изучать глубокое обучение. В книге используется фреймворк Keras, который был разработан автором данной книги (ну и сообществом, конечно). После прочтения вы не станете профессионалом в области нейронных сетей, однако, поймете базовые принципы на примере простеньких задач.

Отзыв с Лайвлиба.

В последнее время я прочитал несколько книг по ИИ, - эта лучшая.

Только эта книга помогла мне ясно понять и прочувствовать, что это за зверь такой - ИИ.

И как с его помощью можно решать многочисленные задачи.

За такую книгу не жалко никаких денег.

Izoh qoldiring

Kirish, kitobni baholash va sharh qoldirish
Kitob Франсуа Шолле «Глубокое обучение на Python (pdf+epub)» - pdf-ga yuklab oling yoki internetda o'qing. Sharhlar va fikr-mulohazalarni qoldiring, o'zingiz yoqtirganlarga ovoz bering.
Yosh cheklamasi:
16+
Litresda chiqarilgan sana:
01 noyabr 2018
Tarjima qilingan sana:
2023
Hajm:
576 Sahifa
ISBN:
978-5-4461-1909-7
Umumiy o'lcham:
11 МБ
Umumiy sahifalar soni :
576
Mualliflik huquqi egasi:
Питер
Формат скачивания:

Ushbu kitob bilan o'qiladi