Uczenie maszynowe
Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
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
Uczenie głębokie. Nikt nie zna granic tej technologii!
François Chollet jest znany przede wszystkim jako autor biblioteki uczenia głębokiego Keras. Obecnie pracuje w firmie Google w Mountain View w Kalifornii. Jest niekwestionowanym autorytetem w takich dziedzinach jak uczenie maszynowe i rozwój sztucznej inteligencji. Zajmuje się również rozwojem technik uczenia głębokiego związanych z przetwarzaniem obrazu oraz procesami logicznego myślenia. Zabierał głos na najważniejszych konferencjach branżowych.
- Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV - [05 czerwiec 2024]
- Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko - [28 maj 2024]
- Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II - [24 kwiecień 2024]
- Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku - [13 luty 2024]
- Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym - [26 październik 2023]