Глубокое обучение: готовые решения

Дуве Осинга

До недавнего времени освоение глубокого обучения, как метода машинного обучения, требовало длительного времени. Но благодаря таким фреймворкам, как Keras и Tensorflow, инженеры-программисты без предварительных знаний машинного обучения могут быстро входить в курс дела.

С помощью практических рецептов, описанных в книге "Глубокое обучение: готовые решения", Вы научитесь решать задачи глубокого обучения для классификации и генерации текста, изображений и музыки.

Каждая глава книги "Глубокое обучение: готовые решения" состоит из нескольких рецептов, образующих отдельный проект наподобие системы рекомендации музыкальных произведений.

Автор книги, Дуве Осинга, также предлагает главу с множеством приемов, призванных помочь, если работа застопорилась. Примеры написаны на Python, а их код доступен в хранилище GitHub в виде набора тетрадей Jupyter Notebook.

Из книги "Глубокое обучение: готовые решения" Вы узнаете, как:
• создавать приложения, которые будут обслуживать реальных пользователей;
• применять векторные представления слов для вычисления подобия текстов;
• строить систему рекомендации фильмов на основе ссылок в Википедии;
• визуализировать внутреннее состояние моделей искусственного интеллекта, чтобы выяснить, как они видят мир;
• строить модель для прогнозирования эмоционального настроя, связанного с фрагментами текста;
• повторно использовать предварительно обученные сети для построения службы обратного поиска изображений;
• сравнивать, каким образом порождающие состязательные сети (GAN), автокодировщики и элементы с долгой краткосрочной памятью (LSTM) генерируют значки;
• распознавать музыкальные стили и индексировать сборники песен

Обсуждение книги в блоге Виктора Штонда

Оригинальное издание
Deep Learning Cookbook: Practical Recipes to Get Started Quickly, Douwe Osinga