Название: Глубокое обучение с R и Keras. Второе издание
Автор: Франсуа Шолле
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2022
Страниц: 648
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 40.9 MB

Перед вами второе, расширенное в 1.5 раза издание бестселлера от автора библиотеки Keras. Умение работать с моделями глубокого обучения стало важным навыком современных ученых, исследователей и программистов. API языка R для Keras и TensorFlow делает глубокое обучение доступным для всех пользователей R, даже если у них нет опыта работы с машинным обучением или нейронными сетями. Интуитивно понятные объяснения, четкие иллюстрации и наглядные примеры помогут вам освоить основные навыки глубокого обучения с помощью R, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка, работа с текстом, и даже изучить передовую архитектуру Transformer. Для читателей со средними навыками программирования на R. Опыт работы с Keras, TensorFlow или моделями глубокого обучения не требуется.

Книга, которую вы держите, – еще один шаг на пути к тому, чтобы сделать глубокое обуче ние доступным как можно большему количеству людей. Фреймворк Keras всегда нуждался в сопроводительном курсе, который одновременно освещал бы основы глубокого обучения, показывал примеры его использования и демонстрировал лучшие практики в применении Keras. В примерах кода мы используем платформу глубокого обучения Keras с TensorFlow 2 в качестве вычислительного движка. Примеры демонстрируют лучшие известные нам приемы использования Keras и TensorFlow 2 по состоянию на 2022 год.

Прочитав эту книгу, вы получите четкое представление о том, что такое глубокое обуче ние, когда его следует применять и каковы его ограничения. Вы познакомитесь со стандартным рабочим процессом поиска решения задачи машинного обуче ния, а также узнаете, как устранять часто возникающие проблемы. Вы научитесь использовать Keras для решения самых разнообразных прикладных задач, начиная с компьютерного зрения и заканчивая обработкой естественного языка, – среди них классификация изображений, сегментация изображений, прогнозирование временных рядов, классификация текста, машинный перевод, генерация текста и многое другое.

Кому адресована эта книга:
Эта книга написана для людей с опытом программирования на R, желающих начать знакомство с темой машинного обучения с технологии глубокого обучения. Но она также может быть полезной и другим категориям читателей:

- если вы специалист по обработке и анализу данных, знакомый с машинным обуче ни ем, эта книга позволит вам получить достаточно полное практическое представление о глубоком обуче нии, наиболее быстро развивающемся направлении в области машинного обучения;

- если вы исследователь или прикладной специалист в области глубокого обуче ния, желающий освоить фреймворк Keras, вы найдете в этой книге лучший углубленный курс по Keras;

- если вы аспирант, изучающий технологии глубокого обучения в ходе обязательного курса, в этой книге вы найдете практическое дополнение к своим учебникам, которое поможет вам лучше понять принцип действия нейросетей и познакомит с наиболее эффективными приемами.

Даже люди с техническим складом ума, которые не занимаются программированием регулярно, найдут эту книгу полезной для знакомства с базовыми и продвинутыми понятиями глубокого обучения. Для понимания примеров кода вам понадобится знание языка R на среднем уровне. Не обязательно иметь опыт работы с машинным или глубоким обуче ни ем: эта книга охватывает все необходимые основы с нуля. Не требуется также иметь какой-то особенной математической подготовки — вполне достаточно знания математики на уровне средней школы.