Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie

Uczenie głębokie, znane również jako deep learning, staje się coraz bardziej popularne za sprawą rosnącego zastosowania sieci neuronowych w różnych branżach. W rezultacie specjaliści w dziedzinie przetwarzania danych, inżynierowie oprogramowania oraz osoby zajmujące się uczeniem maszynowym muszą rozwijać swoje umiejętności w tym zakresie, aby w pełni wykorzystać możliwości tej dynamicznie rozwijającej się technologii. Kluczowe jest tu zrozumienie fundamentalnych zasad, które stoją za uczeniem głębokim.

Książka ta oferuje praktyczne podejście do zgłębiania tajników działania sieci neuronowych. Obejmuje ona trzy różne poziomy analizy: matematyczny, obliczeniowy i konceptualny, dzięki czemu czytelnik uzyskuje kompleksowy obraz tego, jak te sieci funkcjonują. Przedstawienie zagadnienia z różnych perspektyw jest konieczne, aby w pełni zrozumieć różnorodne aspekty działania sieci neuronowych. Autorzy pokazują również, jak w języku Python zaimplementować poszczególne elementy, co prowadzi do stworzenia działających modeli sieci neuronowych. Dzięki tej publikacji czytelnik dowie się, jak efektywnie tworzyć, szkolić oraz wykorzystywać wielowarstwowe, konwolucyjne i rekurencyjne sieci neuronowe w zastosowaniach praktycznych.

Czytelnik znajdzie tutaj omówienie takich aspektów, jak matematyczne podstawy uczenia głębokiego, projektowanie modeli służących rozwiązywaniu realnych problemów, a także standardowe i niestandardowe metody treningu sieci neuronowych. Książka dokładnie wyjaśnia również, w jaki sposób rozpoznawać obrazy przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych oraz eksploruje działanie i implementację rekurencyjnych sieci neuronowych. Dodatkowo, użytkownicy będą mogli nauczyć się pracy z biblioteką PyTorch.

Przesłanie tej książki brzmi jasno: zanim zaimplementujesz uczenie głębokie, upewnij się, że je zrozumiesz!