Глубокое обучение с точки зрения практика

Джош Паттерсон, Адам Гибсон

Все, что должен знать разработчик-практик, чтобы приступить к применению глубокого обучения для решения реальных задач!

Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение — и особенно глубокие нейронные сети — может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения.

Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения — настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций — актуальные для любой библиотеки, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.

- Концепции машинного обучения вообще и глубокого обучения в частности
- Эволюция глубоких сетей из нейронных
- Основные архитектуры глубоких сетей, в т. ч. сверточные и рекуррентные нейронные сети
- Как выбрать сеть, отвечающую поставленной задаче
- Основы настройки нейронных сетей вообще и конкретных глубоких архитектур
- Применение методов векторизации к данным различных типов

Оглавление и отрывки из глав http://dmkpress.com/files/PDF/978-5-97060-481-6.pdf

Оригинальное издание
Deep Learning. A Practitioner’s Approach, Josh Patterson, Adam Gibson