Глибоке навчання з погляду практики

Все, що має знати розробник-практик, щоб розпочати застосування глибокого навчання для вирішення реальних завдань!

• Концепції машинного навчання взагалі та глибокого навчання зокрема
• Еволюція глибоких мереж із нейронних
• Основні архітектури глибоких мереж, зокрема викруткові та рекуратні нейронні мережі
• Як вибрати мережу, що відповідає поставленому завданню
• Основи настроювання нейронних мереж взагалі й конкретних глибоких архітектур
• Застосування методів векторизації до даних різних типів

Цікавість до машинного навчання зашкалює, але завищені очікування нерідко гублять проєкти ще на ранній стадії. Як машинне навчання — і особливо глибокі нейронні мережі — може змінити вашу організацію? Ця книга не тільки містить практично корисну інформацію про предмет, а й допоможе розпочати створення ефективних мереж глибокого навчання.

Автори спочатку розкривають фундаментальні питання глибокого навчання — налаштування, розпаралування, векторизація, конвеєри операцій — актуальні для будь-якої бібліотеки, а потім переходять до бібліотеки Deeplearning4j (DL4J), призначеної для розроблення технологічних процесів професійного рівня. На реальних прикладах читач познайомиться з методами і стратегіями навчання глибоких мереж із різною архітектурою і їх розпаралювання в кластерах Hadoop і Spark.