Осинга Давид. Глубокое обучение: готовые решения.

Технология глубокого обучения не настолько сложна, как многие считают. До недавнего времени на ее изучение уходили годы, но с появлением таких фреймворков, как Keras и TensorFlow, инженеры-программисты, не имеющие опыта в данной области, могут быстро начать создавать рабочие приложения. Благодаря готовым примерам, приведенным в книге, вы научитесь решать задачи, связанные с классификацией и генерированием текста, изображений и музыки. В каждой главе описывается несколько решений, объединяемых в единый проект, например, приложение, реализующее тренировку музыкальной рекомендательной системы. Также имеется глава с описанием методик, которые в случае необходимости помогут выполнить отладку нейронной сети. Все примеры написаны на языке Python и доступны в виде набора блокнотов. Основные темы книги: - использование векторных представлений слов для вычисления схожести текстов: - построение рекомендательной системы фильмов на основе ссылок в Википедии: - визуализация внутренних состояний нейронной сети: - создание модели, рекомендующей эмодзи для фрагментов текста: - повторное использование предварительно обученных сетей для создания службы обратного поиска изображений: - генерирование пиктограмм с помощью генеративно-состязательных сетей (GAN), автокодировщиков и рекуррентных сетей (RNN): - распознавание музыкальных жанров и индексирование коллекций песен. Давид Осинга - опытный инженер-программист, ранее работавший в Google, основатель трех стартапов. `Это отличная книга для тех, кто предпочитает практику теории и хочет быстро приступить к разработке приложений глубокого обучения. Благодаря ей команда разработчиков моего нового музыкального стартапа Weav смогла быстро включиться в работу над проектами глубокого обучения. Книга послужит идеальным пособием для тех, кого интересует практическая сторона машинного обучения` (Ларс Расмуссен, один из создателей Google Maps)

Отзывы покупателей