Praktické hlboké učenie: Úvod do problematiky učenia v jazyku Python

Recenzie čitateľov

Kniha ponúka prístupný a praktický úvod do hlbokého učenia, ktorý zahŕňa základy s technickou hĺbkou. Mnohí čitatelia ju považujú za dobre štruktúrovanú a pedagogicky zdôvodnenú, takže je vhodná pre inžinierov aj hobbyistov. Niektorí recenzenti ju však kritizujú za nedostatočnú hĺbku aplikačných príkladov a tvrdia, že neposkytuje užitočné informácie nad rámec tých, ktoré sú k dispozícii zadarmo online.

Veľmi prístupný úvod, dôkladné pokrytie základov, praktická príručka s príkladmi kódu, pomáha rozvíjať intuíciu, dobre štruktúrovaná a pedagogická.

Niektorí ju nepovažujú za praktickú ani užitočnú, chýbajú v nej kompletné aplikácie; kritika zahŕňa, že podobné informácie sú voľne dostupné online.

(na základe 5 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction

Obsah knihy:

Praktické hlboké učenie učí úplných začiatočníkov, ako vytvoriť súbory údajov a modely potrebné na trénovanie neurónových sietí pre vlastné projekty DL.

Ak ste sa zaujímali o strojové učenie, ale nevedeli ste, kde začať, toto je kniha, na ktorú ste čakali. Zameriava sa na podoblasť strojového učenia známu ako hlboké učenie, vysvetľuje základné pojmy a dáva vám základy, ktoré potrebujete na to, aby ste mohli začať budovať vlastné modely. Namiesto jednoduchého opisu receptov na používanie existujúcich súborov nástrojov vás Praktické hlboké učenie naučí, prečo hlboké učenie, a bude vás inšpirovať k ďalšiemu skúmaniu.

Stačí vám základná znalosť počítačového programovania a stredoškolskej matematiky - zvyšok pokryje kniha. Po úvode do jazyka Python prejdete kľúčovými témami, napríklad ako vytvoriť dobrú tréningovú množinu údajov, pracovať s knižnicami scikit-learn a Keras a vyhodnocovať výkonnosť svojich modelov.

Naučíte sa tiež:

- Ako používať klasické modely strojového učenia, ako sú k-Nearest Neighbors, Random Forests a Support Vector Machines.

- Ako fungujú neurónové siete a ako sa trénujú.

- Ako používať konvolučné neurónové siete.

- Ako vytvoriť úspešný model hlbokého učenia od začiatku.

Na tejto ceste budete vykonávať experimenty a vypracujete záverečnú prípadovú štúdiu, ktorá bude zahŕňať všetko, čo ste sa naučili.

Praktické hlboké učenie je dokonalým úvodom do tejto dynamickej, neustále sa rozširujúcej oblasti a poskytne vám zručnosti a sebadôveru, aby ste sa mohli pustiť do vlastných projektov strojového učenia.