Deep Learning: Theory, Architectures and Applications in Speech, Image and Language Processing
Ta książka jest szczegółowym przewodnikiem referencyjnym na temat głębokiego uczenia się i jego zastosowań. Jej celem jest zapewnienie podstawowego zrozumienia głębokiego uczenia się i jego różnych architektur, które są stosowane do przetwarzania obrazów, mowy i języka naturalnego. Wyjaśnia podstawowe pojęcia i wiele nowoczesnych przypadków użycia w piętnastu rozdziałach opracowanych przez naukowców i badaczy z dziedziny informatyki. Pod koniec książki czytelnik zapozna się z różnymi podejściami i modelami głębokiego uczenia się oraz zrozumie, jak wdrożyć różne algorytmy głębokiego uczenia się przy użyciu wielu frameworków i bibliotek.
Książka podzielona jest na trzy części. Pierwsza część wyjaśnia podstawowe zrozumienie operacyjne, historię, ewolucję i wyzwania związane z głębokim uczeniem. Omówiono również podstawowe pojęcia matematyczne i wymagania sprzętowe dotyczące implementacji głębokiego uczenia się, a także niektóre z jego popularnych frameworków do zastosowań medycznych.
Druga część poświęcona jest analizie nastrojów z wykorzystaniem technik głębokiego uczenia i uczenia maszynowego. Ta część książki obejmuje eksperymenty i zastosowanie technik i architektur głębokiego uczenia w rzeczywistych aplikacjach. Wyszczególniono w niej najważniejsze podejścia, kwestie i wyzwania związane z budowaniem etycznie dostosowanych maszyn. Przedstawiono również podejście inspirowane tradycyjną myślą i mądrością Wschodu.
Ostatnia część obejmuje podejścia sztucznej inteligencji wykorzystywane do wyjaśnienia modeli uczenia maszynowego, które zwiększają przejrzystość z korzyścią dla użytkowników. W tej części znajduje się przegląd i szczegółowy opis wykorzystania grafów wiedzy w generowaniu wyjaśnień dla systemów rekomendujących typu black-box oraz przegląd etycznego projektowania systemów i modelu zrównoważonej edukacji. Dodatkowy rozdział pokazuje, w jaki sposób pół-nadzorowana technika uczenia maszynowego może być wykorzystywana do zarządzania portfelem kryptowalut.
Książka jest aktualnym źródłem informacji dla naukowców, profesjonalistów, badaczy i studentów w instytucjach inżynieryjnych i medycznych pracujących nad zastosowaniami sztucznej inteligencji.
