![Deep Learning. Praca z językiem Python... Deep Learning. Praca z językiem Python...](/sites/default/files/styles/large/public/products/314230.jpg?itok=XRYTuL-x)
-10%
€ 11,96
Opis
W skrócie uczenie maszynowe polega na wyodrębnianiu informacji z surowych danych i budowie modelu, który służy do przetwarzania kolejnych surowych danych. Technologia ta od kilku lat intensywnie się rozwija, a w miarę wzrostu jej możliwości rosną również zainteresowanie i oczekiwania architektów i użytkowników. Niektórzy widzą w głębokim uczeniu poważne zagrożenie, jednak obietnice, jakie daje ten rodzaj sztucznej inteligencji, są fascynujące. Narzędzia służące do programowania uczenia maszynowego, takie jak zaimplementowana w Pythonie biblioteka Keras, są dostępne dla każdego, kto chce wykorzystać tę technologię do własnych celów.
Niniejsza książka jest praktycznym przewodnikiem po uczeniu głębokim. Znalazły się tu dokładne informacje o istocie uczenia głębokiego, o jego zastosowaniach i ograniczeniach. Wyjaśniono zasady rozwiązywania typowych problemów uczenia maszynowego. Pokazano, jak korzystać z pakietu Keras przy implementacji rozpoznawania obrazu, przetwarzania języka naturalnego, klasyfikacji obrazów, przewidywania danych szeregu czasowego, analizy sentymentu, generowania tekstu i obrazu. Nawet dość skomplikowane zagadnienia, włączając w to koncepcje i dobre praktyki, zostały wyjaśnione w sposób bardzo przystępny i zrozumiały, tak aby umożliwić samodzielne stosowanie technik uczenia głębokiego w kolejnych projektach.
W tej książce między innymi:
- kontekst i ogólne koncepcje sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego,
- sieci neuronowe i pakiet Keras,
- typowe sposoby pracy nad projektami uczenia głębokiego,
- rozbudowane modele uczenia głębokiego oraz modele generatywne,
- perspektywy i ograniczenia technologii.
Niniejsza książka jest praktycznym przewodnikiem po uczeniu głębokim. Znalazły się tu dokładne informacje o istocie uczenia głębokiego, o jego zastosowaniach i ograniczeniach. Wyjaśniono zasady rozwiązywania typowych problemów uczenia maszynowego. Pokazano, jak korzystać z pakietu Keras przy implementacji rozpoznawania obrazu, przetwarzania języka naturalnego, klasyfikacji obrazów, przewidywania danych szeregu czasowego, analizy sentymentu, generowania tekstu i obrazu. Nawet dość skomplikowane zagadnienia, włączając w to koncepcje i dobre praktyki, zostały wyjaśnione w sposób bardzo przystępny i zrozumiały, tak aby umożliwić samodzielne stosowanie technik uczenia głębokiego w kolejnych projektach.
W tej książce między innymi:
- kontekst i ogólne koncepcje sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego,
- sieci neuronowe i pakiet Keras,
- typowe sposoby pracy nad projektami uczenia głębokiego,
- rozbudowane modele uczenia głębokiego oraz modele generatywne,
- perspektywy i ograniczenia technologii.
Wydanie
Rok wydania: 2019, oprawa: broszurowa
Opis wydania
Strony: 368, Format: 16,8x23,7 cm
Wydawnictwo
Kategoria