Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie
Josh Patterson, Adam Gibson
Format: Książka
Technologie wykorzystujące różne formy uczenia maszynowego zaczynają pojawiać się w różnych branżach. Możliwości w tym zakresie stale rosną, podobnie jak zainteresowanie i oczekiwania. Przed podjęciem decyzji o wdrożeniu w firmie tego rodzaju rozwiązań trzeba jednak zadać sobie pytanie, co można i co chciałoby się osiągnąć za pomocą sieci neuronowej. Generalnie uczenie maszynowe opiera się na algorytmach wyodrębniania informacji z surowych danych i reprezentowania ich jako modelu. Model ten następnie służy do przetwarzania kolejnych surowych danych. Co to jednak oznacza w praktyce i jak się implementuje takie algorytmy?
Niniejsza książka jest przydatnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym i sieciach neuronowych. Zawiera praktyczne informacje, które doceni każdy programista stawiający pierwsze kroki w tej dziedzinie. Przedstawiono tu podstawy deep learningu i wyjaśniono takie pojęcia, jak strojenie sieci, wielowątkowość, wektoryzowanie danych. Opisano, w jaki sposób można wykorzystać otwartą bibliotekę Deeplearning4j (DL4J) do kodowania profesjonalnych procesów uczenia głębokiego. Zaprezentowano metody i strategie trenowania sieci głębokich i uruchamiania procesów uczenia głębokiego w środowiskach Spark i Hadoop. Zagadnienia te zostały zilustrowane gotowymi do zastosowania, praktycznymi przykładami.
W tej książce między innymi:
- ogólne koncepcje uczenia maszynowego, uczenia głębokiego i sieci neuronowych
- ewolucja sieci neuronowych do sieci głębokich i ich rodzaje
- dobieranie rodzaju sieci do analizowanego zagadnienia
- strojenie sieci neuronowych i sieci głębokich
- korzystanie z narzędzia DataVec do wektoryzowania danych różnych typów
- stosowanie biblioteki DL4J w środowiskach Spark i Hadoop
Uczenie głębokie i sieci neuronowe: przyszłość, która dzieje się dziś!
77.00
