Шолле Ф.

Глубокое обучение на Python

Notify me when the book’s added
To read this book, upload an EPUB or FB2 file to Bookmate. How do I upload a book?
Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части, в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике. «Обучение — это путешествие длинной в жизнь, особенно в области искусственного интеллекта, где неизвестностей гораздо больше, чем определенности.» Франсуа Шолле
This book is currently unavailable
743 printed pages
Have you already read it? How did you like it?
👍👎

Impressions

  • Андрейshared an impression5 years ago
    👍Worth reading
    💡Learnt A Lot
    🎯Worthwhile

Quotes

  • Kirill Kruglikovhas quoted4 years ago
    Этот вопрос открыл двери в новую парадигму программирования. В классическом программировании, в парадигме символического ИИ, люди вводят правила (программу) и данные для обработки в соответствии с этими правилами и получают ответы (рис. 1.2). В машинном обучении люди вводят данные и ответы, соответствующие этим данным, а на выходе получают правила. Эти правила затем можно применить к новым данным для получения оригинальных ответов.
  • Андрейhas quoted6 years ago
    Вообще говоря, чем меньше обучающих данных, тем скорее наступит переобучение, а использование маленькой сети — один из способов борьбы с ним.
  • Андрейhas quoted6 years ago
    С целочисленными метками следует использовать функцию sparse_categorical_crossentropy:
    model.compile(optimizer='rmsprop',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['acc'])

On the bookshelves

fb2epub
Drag & drop your files (not more than 5 at once)