Atelierul de învățare profundă cu Keras: Aflați cum să definiți și să antrenați modele de rețele neuronale cu doar câteva linii de cod

Recenzii ale cititorilor

Cartea „The Deep Learning with Keras Workshop” este lăudată pentru că este o resursă practică, hands-on, care îi învață în mod eficient pe utilizatori cum să construiască rețele neuronale utilizând Keras și TensorFlow. Cartea este accesibilă începătorilor, fiind în același timp valoroasă și pentru cei care au cunoștințe anterioare de machine learning și Python. Cartea este bine structurată, oferă explicații clare și oferă numeroase exemple de cod și vizualizări.

⬤ Abordare practică, hands-on, cu instrucțiuni clare, pas cu pas.
⬤ Capitole bine structurate care se bazează unele pe altele.
⬤ Ușor de înțeles, cu vizualizări și exemple de cod bune.
⬤ Acoperă aspectele esențiale ale învățării profunde, inclusiv preprocesarea datelor și evaluarea modelelor.
⬤ Accesibilă pentru începători și valoroasă pentru cei cu ceva experiență.

⬤ Se recomandă unele cunoștințe prealabile de Python și algebră liniară.
⬤ Este posibil să nu acopere teorii matematice aprofundate, ceea ce ar putea lăsa cititorii mai experimentați să dorească discuții mai detaliate.

(pe baza a 8 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

The Deep Learning with Keras Workshop: Learn how to define and train neural network models with just a few lines of code

Conținutul cărții:

Descoperiți cum să valorificați Keras, biblioteca Python open source puternică și ușor de utilizat pentru dezvoltarea și evaluarea modelelor de învățare profundă

Caracteristici principale

⬤ Să vă familiarizați cu diverse metrici de evaluare a modelelor, inclusiv sensibilitatea, specificitatea și scorurile AUC.

⬤ Explorați concepte avansate, cum ar fi memoria secvențială și modelarea secvențială.

⬤ Reforțați-vă abilitățile cu dezvoltare în lumea reală, screencast-uri și verificări ale cunoștințelor.

Descrierea cărții

Experiențele noi pot fi intimidante, dar nu și aceasta Acest ghid al începătorului pentru deep learning este aici pentru a vă ajuta să explorați deep learning de la zero cu Keras și să fiți pe cale să vă antrenați primele rețele neuronale.

Ceea ce diferențiază Keras de alte cadre de învățare profundă este simplitatea sa. Cu peste două sute de mii de utilizatori, Keras are o adopție mai puternică în industrie și în comunitatea de cercetare decât orice alt cadru de învățare profundă.

Atelierul Deep Learning cu Keras începe prin a vă prezenta conceptele fundamentale ale învățării automate utilizând pachetul scikit-learn. După ce veți învăța cum să efectuați transformările liniare care sunt necesare pentru construirea rețelelor neuronale, veți construi prima rețea neuronală cu biblioteca Keras. Pe măsură ce avansați, veți învăța cum să construiți rețele neuronale multistrat și să recunoașteți când modelul dvs. se adaptează prea puțin sau prea mult la datele de antrenament. Cu ajutorul exercițiilor practice, veți învăța să utilizați tehnici de validare încrucișată pentru a evalua modelele dvs. și apoi să alegeți hiperparametrii optimi pentru a regla cu precizie performanța acestora. În cele din urmă, veți explora rețelele neuronale recurente și veți învăța cum să le antrenați pentru a prezice valori în date secvențiale.

Până la sfârșitul acestei cărți, vă veți fi dezvoltat abilitățile necesare pentru a vă antrena cu încredere propriile modele de rețele neuronale.

Ce veți învăța

⬤ Obțineți informații despre fundamentele rețelelor neuronale.

⬤ Înțelegeți limitele învățării automate și modul în care aceasta diferă de învățarea profundă.

⬤ Construiți clasificatoare de imagini cu rețele neuronale convoluționale.

⬤ Evaluați, modificați și îmbunătățiți-vă modelele cu tehnici precum validarea încrucișată.

⬤ Creați modele de predicție pentru a detecta modele de date și a face predicții.

⬤ Îmbunătățiți precizia modelului cu regularizarea L1, L2 și dropout.

Pentru cine este această carte

Dacă cunoașteți elementele de bază ale științei datelor și ale învățării automate și doriți să începeți să lucrați cu tehnologii avansate de învățare automată, cum ar fi rețelele neuronale artificiale și învățarea profundă, atunci aceasta este cartea pentru dvs. Pentru a înțelege mai bine conceptele explicate în această carte despre învățarea profundă, experiența anterioară în programarea Python și o anumită familiaritate cu statisticile și regresia logistică sunt obligatorii.