Глибоке навчання: готові рішення. энспенс Осінга.

Технологія глибокого навчання не така складна, як багато хто вважає. Донедавна на її вивчення вирушали роки, але з появою таких фреймів, як-от Keras и TensorFlow, інженери-програмісти, які не мають досвіду в цій галузі, можуть швидко почати створювати робочі програми. Завдяки готовим прикладам, наведених у книзі, ви навчитеся виконувати завдання, пов'язані з класифікацією та генеруванням тексту, зображень і музики.У кожному розділі описується кілька рішень, об'єднуваних в єдиний проєкт, наприклад, застосунок, що реалізує тренування музичної рекомендованої системи. Також є розділ з описом методик, які в разі потреби допоможуть виконатиладка нейронної мережі. Усі приклади написані мовою Python і доступні як набір блокнотів.Основні теми книги: Використання векторних уявлень слів для обчислення схожості текстів Побудова рекомендованої системи фільмів на основі посилання вундиці Візуалізація внутрішніх станів нейронної мережі Створення моделі, що рекомендує емодзі для фрагментів тексту Повторне використання попередньо навчених мереж для створення служби зворотного пошуку зображень Генерування піктограм за допомогою генеративно-стягувальних мереж (GAN), автокодувальників і рекуратних мереж (RNN) Розпізнавання музичних жанрів і індексування колекцій пісеньДевід Осінга — досвідчений інженер-програміст, який раніше працював у Google, засновник трьох стартапів.Веде популярний сайт програмних проєктів, присвячений зокрема машинному навчання.