Глубокое обучение на Python [Франсуа Шолле] (pdf) читать постранично

-  Глубокое обучение на Python  [2-е международное издание] (и.с. Библиотека программиста) 10.91 Мб, 576с. скачать: (pdf) - (pdf+fbd)  читать: (полностью) - (постранично) - Франсуа Шолле

Книга в формате pdf! Изображения и текст могут не отображаться!


 [Настройки текста]  [Cбросить фильтры]

Глубокое обучение
на Python
Второе международное издание

Франсуа Шолле

2023

ББК 32.973.2-018.1
УДК 004.43
Ш78

Шолле Франсуа
Ш78

Глубокое обучение на Python. 2-е межд. издание. — СПб.: Питер, 2023. —
576 с.: ил. — (Серия «Библиотека программиста»).
ISBN 978-5-4461-1909-7
Глубокое обучение динамично развивается, открывая все новые и новые возможности создания ПО. Это не только автоматический перевод текстов с одного языка на другой, распознавание
изображений, но и многое другое. Глубокое обучение превратилось в важный навык, необходимый
каждому разработчику. Keras и TensorFlow облегчают жизнь разработчикам и позволяют легко работать даже тем, кто не имеет фундаментальных знаний в области математики или науки о данных.
Настала пора познакомиться с глубоким обучением и мощной библиотекой Keras!
В этом расширенном и дополненном издании создатель библиотеки Keras — Франсуа Шолле —
делится знаниями и с новичками, и с опытными специалистами. Иллюстрации и наглядные примеры
помогут вам разобраться с самыми сложными вопросами и концепциями. Вы быстро приобретете
навыки, необходимые для разработки приложений глубокого обучения.

16+ (В соответствии с Федеральным законом от 29 декабря 2010 г. № 436-ФЗ.)
ББК 32.973.2-018.1
УДК 004.43
Права на издание получены по соглашению с Manning Publications. Все права защищены. Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.
Информация, содержащаяся в данной книге, получена из источников, рассматриваемых издательством как
надежные. Тем не менее, имея в виду возможные человеческие или технические ошибки, издательство не
может гарантировать абсолютную точность и полноту приводимых сведений и не несет ответственности за
возможные ошибки, связанные с использованием книги.
Издательство не несет ответственности за доступность материалов, ссылки на которые вы можете найти
в этой книге. На момент подготовки книги к изданию все ссылки на интернет-ресурсы были действующими.

ISBN 978-1617296864 англ.

© by Manning Publications Co. All rights reserved.

ISBN 978-5-4461-1909-7

© Перевод на русский язык ООО «Прогресс книга», 2022
© Издание на русском языке, оформление ООО «Прогресс книга», 2022
© Серия «Библиотека программиста», 2022

https://t.me/it_boooks

Краткое содержание
Предисловие . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
Благодарности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
О книге . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
Об авторе . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
Иллюстрация на обложке . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
От издательства . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
Глава 1. Что такое глубокое обучение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
Глава 2. Математические основы нейронных сетей . . . . . . . . . . . . . . . . 56
Глава 3. Введение в Keras и TensorFlow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
Глава 4. Начало работы с нейронными сетями: классификация .
и регрессия . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
Глава 5. Основы машинного обучения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
Глава 6. Обобщенный процесс машинного обучения . . . . . . . . . . . . . . 203
Глава 7. Работа с Keras: глубокое погружение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226
Глава 8. Введение в глубокое обучение в технологиях .
компьютерного зрения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260
Глава 9. Продвинутые приемы глубокого обучения в технологиях
компьютерного зрения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303
Глава 10. Глубокое обучение на временных последовательностях . . . . . . 350
Глава 11. Глубокое обучение для текста . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384
Глава 12. Генеративное глубокое обучение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 449
Глава 13. Методы и приемы для применения на практике . . . . . . . . . . . 506
Глава 14. Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 529

Оглавление
Предисловие . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
Благодарности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
О книге . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
Кому адресована эта книга . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
О примерах кода . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
Об авторе . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
Иллюстрация на обложке . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
От издательства . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
Глава 1. Что такое глубокое обучение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
1.1. Искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение . . . . . . . 27
1.1.1. Искусственный