Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras

Opis od wydawcy

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.

Podmiot odpowiedzialny za bezpieczeństwo produktu: Helion S.A., Kościuszki 1c, 44-100 Gliwice (PL), adres e-mail: helion@helion.pl