Ocena:
Książka „The Deep Learning with Keras Workshop” jest chwalona za to, że jest praktycznym, praktycznym źródłem wiedzy, które skutecznie uczy użytkowników, jak budować sieci neuronowe przy użyciu Keras i TensorFlow. Jest ona przystępna dla początkujących, a jednocześnie wartościowa dla osób z pewną wiedzą na temat uczenia maszynowego i języka Python. Książka jest dobrze skonstruowana, oferuje jasne wyjaśnienia oraz liczne przykłady kodu i wizualizacje.
Zalety:⬤ Praktyczne podejście z jasnymi instrukcjami krok po kroku.
⬤ Dobrze skonstruowane rozdziały, które opierają się na sobie nawzajem.
⬤ Łatwa do zrozumienia dzięki dobrym wizualizacjom i przykładom kodu.
⬤ Obejmuje podstawowe aspekty głębokiego uczenia się, w tym wstępne przetwarzanie danych i ocenę modelu.
⬤ Przystępna dla początkujących i wartościowa dla osób z pewnym doświadczeniem.
⬤ Zalecana jest pewna wcześniejsza znajomość języka Python i algebry liniowej.
⬤ Może nie obejmować dogłębnych teorii matematycznych, co może sprawić, że bardziej doświadczeni czytelnicy będą chcieli bardziej szczegółowych dyskusji.
(na podstawie 8 opinii czytelników)
The Deep Learning with Keras Workshop: Learn how to define and train neural network models with just a few lines of code
Dowiedz się, jak wykorzystać Keras, potężną i łatwą w użyciu bibliotekę Python typu open source do tworzenia i oceny modeli głębokiego uczenia
Kluczowe cechy
⬤ Poznaj różne wskaźniki oceny modeli, w tym czułość, specyficzność i wyniki AUC.
⬤ Poznaj zaawansowane koncepcje, takie jak pamięć sekwencyjna i modelowanie sekwencyjne.
⬤ Wzmocnij swoje umiejętności dzięki rozwojowi w świecie rzeczywistym, screencastom i sprawdzaniu wiedzy.
Opis książki
Nowe doświadczenia mogą być onieśmielające, ale nie to. Ten przewodnik dla początkujących po głębokim uczeniu jest tutaj, aby pomóc ci odkryć głębokie uczenie się od podstaw za pomocą Keras i być na dobrej drodze do trenowania swoich pierwszych sieci neuronowych.
To, co odróżnia Keras od innych frameworków głębokiego uczenia, to jego prostota. Z ponad dwustoma tysiącami użytkowników, Keras cieszy się większą popularnością w przemyśle i społeczności badawczej niż jakikolwiek inny framework do głębokiego uczenia.
Warsztaty Deep Learning with Keras rozpoczynają się od wprowadzenia do podstawowych koncepcji uczenia maszynowego przy użyciu pakietu scikit-learn. Po nauczeniu się, jak wykonywać transformacje liniowe, które są niezbędne do budowania sieci neuronowych, zbudujesz swoją pierwszą sieć neuronową za pomocą biblioteki Keras. W miarę postępów nauczysz się budować wielowarstwowe sieci neuronowe i rozpoznawać, kiedy twój model jest niedopasowany lub nadmiernie dopasowany do danych treningowych. Dzięki praktycznym ćwiczeniom nauczysz się wykorzystywać techniki walidacji krzyżowej do oceny swoich modeli, a następnie wybierać optymalne hiperparametry w celu dostrojenia ich wydajności. Wreszcie, poznasz rekurencyjne sieci neuronowe i dowiesz się, jak trenować je w celu przewidywania wartości w danych sekwencyjnych.
Pod koniec tej książki rozwiniesz umiejętności potrzebne do pewnego trenowania własnych modeli sieci neuronowych.
Czego się nauczysz
⬤ Uzyskać wgląd w podstawy sieci neuronowych.
⬤ Zrozumieć ograniczenia uczenia maszynowego i czym różni się ono od głębokiego uczenia.
⬤ Budować klasyfikatory obrazów za pomocą splotowych sieci neuronowych.
⬤ Oceniać, poprawiać i ulepszać swoje modele za pomocą technik takich jak walidacja krzyżowa.
⬤ Tworzenie modeli predykcyjnych w celu wykrywania wzorców danych i prognozowania.
⬤ Poprawa dokładności modelu za pomocą regularyzacji L1, L2 i dropout.
Dla kogo jest ta książka
Jeśli znasz podstawy nauki o danych i uczenia maszynowego i chcesz rozpocząć pracę z zaawansowanymi technologiami uczenia maszynowego, takimi jak sztuczne sieci neuronowe i uczenie głębokie, to jest to książka dla Ciebie. Aby lepiej zrozumieć koncepcje wyjaśnione w tej książce, niezbędne jest wcześniejsze doświadczenie w programowaniu w języku Python oraz pewna znajomość statystyki i regresji logistycznej.