Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
- Autor: :
- Aurélien Géron
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 5.0/6 Opinie: 19
- Stron:
- 776
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępny format:
-
PDF
Opis ebooka: Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych
Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie programów uczących się z danych.
Znajdziesz tu rozsądne, intuicyjne objaśnienia, a także mnóstwo praktycznych porad!
Francois Chollet, twórca interfejsu Keras
To trzecie wydanie bestsellerowego przewodnika po uczeniu maszynowym. Książka jest adresowana do osób, które chcą wejść w świat uczenia maszynowego ― przy czym wystarczą do tego minimalne umiejętności programistyczne. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki ułatwiają liczne przykłady i ćwiczenia. Dzięki temu przyswoisz niezbędne pojęcia i nauczysz się korzystać z gotowych platform produkcyjnych Pythona: Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. W tym wydaniu pokazano różnorodne techniki, od prostej regresji liniowej aż po głębokie sieci neuronowe. Szybko nauczysz się tworzyć działające systemy inteligentne!
W książce między innymi:
- korzystanie ze Scikit-Learn, z TensorFlow i Keras
- modele: maszyny wektorów nośnych, drzewa decyzyjne, lasy losowe i metody zespołowe
- uczenie nienadzorowane: redukcja wymiarowości, analiza skupień, wykrywanie anomalii
- sieci neuronowe: sieci splotowe, rekurencyjne, modele dyfuzyjne i transformatory
- trenowanie i implementacje sieci neuronowych
To znakomite wprowadzenie do teoretycznych i praktycznych rozważań na temat rozwiązywania problemów za pomocą sieci neuronowych!
Pete Warden, mobile lead projektu Tensor Flow
Twórz i trenuj nowoczesne sieci neuronowe!
W wyniku szeregu niedawnych, przełomowych odkryć, proces uczenia głębokiego wprowadził zupełnie nową jakość do dziedziny uczenia maszynowego. Obecnie nawet programiści zupełnie niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych, skutecznych narzędzi pozwalających na implementowanie programów uczących się z danych. Niniejszy bestseller zawiera konkretne przykłady, minimalną ilość teorii i wykorzystuje gotowe platformy produkcyjne języka Python (Scikit-Learn, Keras i TensorFlow), mające za zadanie ukazanie w intuicyjny sposób pojęć i narzędzi służących do tworzenia systemów inteligentnych.
Autor analizuje w nowym wydaniu różnorodne techniki, począwszy od prostej regresji liniowej aż do głębokich sieci neuronowych. Liczne listingi i ćwiczenia pomogą Ci w utrwaleniu zdobytej wiedzy. Aby móc korzystać z książki, wystarczy doświadczenie w programowaniu.
- Prześledź kompleksowo projekt uczenia maszynowego za pomocą biblioteki Scikit-Learn.
- Wypróbuj różne modele, takie jak maszyny wektorów nośnych, drzewa decyzyjne, lasy losowe i metody zespołowe.
- Skorzystaj z technik uczenia nienadzorowanego, takich jak redukcja wymiarowości, analiza skupień czy wykrywanie anomalii.
- Poznaj struktury sieci neuronowych, w tym sieci splotowe, rekurencyjne, generatywne sieci przeciwstawne, autokodery, modele dyfuzyjne i transformatory.
- Za pomocą bibliotek TensorFlow i Keras twórz i trenuj sieci neuronowe używane w widzeniu maszynowym, przetwarzaniu języka naturalnego, modelach generatywnych i głębokim uczeniu przez wzmacnianie.
"Wyjątkowe źródło wiedzy o uczeniu maszynowym. Znajdziesz tu rozsądne, intuicyjne objaśnienia, a także mnóstw praktycznych porad."
Francois Chollet, Twórca interfejsu Keras, autor książki Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras.
"Książka ta stanowi znakomite wprowadzenie do teoretycznych i praktycznych rozważań na temat rozwiązywania problemów za pomocą sieci neuronowych; polecam tę książkę każdej osobie zainteresowanej praktycznymi aspektami uczenia maszynowego."
Pete Warden, Mobile lead projektu TensorFlow
Wybrane bestsellery
-
Through a recent series of breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This bestselling book uses concrete ...(195.87 zł najniższa cena z 30 dni)
195.81 zł
319.00 zł(-39%) -
To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady ...(64.50 zł najniższa cena z 30 dni)
64.50 zł
129.00 zł(-50%) -
Ta książka jest praktycznym podręcznikiem tworzenia systemów inteligentnych. Przedstawiono tu najważniejsze zagadnienia teoretyczne dotyczące uczenia maszynowego i sieci neuronowych. W zrozumiały sposób zaprezentowano koncepcje i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych. Opisano Sci...(44.50 zł najniższa cena z 30 dni)
44.50 zł
89.00 zł(-50%) -
Przetwarzanie obrazów to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, która znajduje zastosowanie w licznych branżach, takich jak medycyna, motoryzacja, przemysł rozrywkowy, bezpieczeństwo, rolnictwo czy marketing. Umożliwia automatyczne rozpoznawanie obiektów, analizę obrazów medycznych i tworzenie in...
-
Język programowania ogólnego przeznaczenia Python należy obecnie do najpopularniejszych na świecie. Skąd się bierze jego fenomen? Niewątpliwie kluczowe znaczenie ma tu bardzo czytelna składnia, mocno zbliżona do składni języka naturalnego. Czyni to Pythona dość łatwym do opanowania, także dla poc...(38.35 zł najniższa cena z 30 dni)
38.35 zł
59.00 zł(-35%) -
Tę książkę docenią w szczególności analitycy danych. Wyjaśniono w niej potencjał wnioskowania przyczynowego w zakresie szacowania wpływu i efektów w biznesie. Opisano klasyczne metody wnioskowania przyczynowego, w tym testy A/B, regresja liniowa, wskaźnik skłonności, metoda syntetycznej kontroli ...(48.69 zł najniższa cena z 30 dni)
48.69 zł
74.90 zł(-35%) -
Tę książkę docenią średnio zaawansowani użytkownicy Pythona, którzy tworzą aplikacje korzystające z osiągnięć nauki o danych. Znajdziesz w niej omówienie możliwości języka, wbudowanych struktur danych Pythona, jak również takich bibliotek jak NumPy, pandas, scikit-learn i matplotlib. Nauczysz się...(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Internet rozwija się w niesamowitym tempie. Dawniej sieć WWW była prostsza ― projektanci łączyli kod PHP, HTML i zapytania do MySQL w jednym pliku. Z czasem urosła do miliardów stron, co radykalnie zmieniło jej kształt. Zmieniły się też narzędzia i sposób pracy. Dziś idealnym wyborem dewelo...(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Oddajemy w Państwa ręce kompendium wiedzy, które stanowi nieocenione źródło informacji dla wszystkich zainteresowanych zgłębianiem tajników uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Ta obszerna publikacja, licząca ponad 800 stron, jest prawdziwą skarbnicą wiedzy teoretycznej i praktycznej, staran...
-
Ta zwięzła publikacja przyda się profesjonalistom, którzy lubią drobne ulepszenia prowadzące do dużych korzyści. Zrozumiale wyjaśniono w niej, na czym polega proces tworzenia czystego i niezawodnego kodu. W rozsądnej dawce podano zagadnienia teoretyczne, takie jak sprzężenie, kohezja, zdyskontowa...(32.43 zł najniższa cena z 30 dni)
32.43 zł
49.90 zł(-35%)
O autorze ebooka
Aurélien Géron - jest konsultantem do spraw uczenia maszynowego. Wcześniej pracował w korporacji Google, a w latach 2013 – 2016 kierował zespołem klasyfikowania filmów w firmie YouTube. Był również założycielem i dyrektorem do spraw technicznych (w latach 2002 – 2012) w firmie Wifirst — czołowym francuskim dostawcy bezprzewodowych usług internetowych; te same funkcje pełnił w 2001 roku w firmie Polyconseil — obecnie zarządza ona usługą udostępniania samochodów elektrycznych Autolib’.
Zobacz pozostałe książki z serii
-
To drugie, zaktualizowane wydanie przewodnika po systemie Prometheus. Znajdziesz w nim wyczerpujące wprowadzenie do tego oprogramowania, a także wskazówki dotyczące monitorowania aplikacji i infrastruktury, tworzenia wykresów, przekazywania ostrzeżeń, bezpośredniej instrumentacji kodu i pobierani...(57.84 zł najniższa cena z 30 dni)
57.84 zł
89.00 zł(-35%) -
Dzięki tej książce zrozumiesz bazowe koncepcje programowania funkcyjnego i przekonasz się, że możesz włączać je do kodu bez rezygnacji z paradygmatu obiektowego. Dowiesz się również, kiedy w swojej codziennej pracy używać takich opcji jak niemutowalność i funkcje czyste i dlaczego warto to robić....(56.55 zł najniższa cena z 30 dni)
56.55 zł
87.00 zł(-35%) -
Ta książka będzie świetnym uzupełnieniem wiedzy o Flutterze i Darcie, sprawdzi się również jako wsparcie podczas rozwiązywania konkretnych problemów. Znalazło się tu ponad sto receptur, dzięki którym poznasz tajniki pisania efektywnego kodu, korzystania z narzędzi udostępnianych przez framework F...(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Ten przewodnik, który docenią programiści i architekci, zawiera wyczerpujące omówienie zagadnień projektowania, funkcjonowania i modyfikowania architektury API. Od strony praktycznej przedstawia strategie budowania i testowania API REST umożliwiającego połączenie oferowanej funkcjonalności na poz...(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
W tej książce omówiono ponad 20 najprzydatniejszych wzorców projektowych, dzięki którym tworzone aplikacje internetowe będą łatwe w późniejszej obsłudze technicznej i w trakcie skalowania. Poza wzorcami projektowymi przedstawiono wzorce generowania i wydajności działania, których znaczenie dla uż...(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
To gruntownie zaktualizowane i uzupełnione wydanie praktycznego przewodnika po wdrażaniu i testowaniu kontenerów Dockera. Przedstawia proces przygotowania pakietu aplikacji ze wszystkimi ich zależnościami, a także jego testowania, wdrażania, skalowania i utrzymywania w środowiskach produkcyjnych....(56.55 zł najniższa cena z 30 dni)
56.55 zł
87.00 zł(-35%) -
To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykłada...(50.05 zł najniższa cena z 30 dni)
50.05 zł
77.00 zł(-35%) -
Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięk...(83.85 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
Oto kolejne wydanie zwięzłego podręcznika dla programistów Javy, który ma ułatwić maksymalne wykorzystanie technologii tego języka w wersji 17. Treść została skrupulatnie przejrzana i uzupełniona o materiał dotyczący nowości w obiektowym modelu Javy. Pierwsza część książki obejmuje wprowadzenie d...(57.84 zł najniższa cena z 30 dni)
57.84 zł
89.00 zł(-35%) -
Dzięki tej książce dowiesz się, w jaki sposób uczynić architekturę oprogramowania wystarczająco plastyczną, aby mogła odzwierciedlać zachodzące zmiany biznesowe i technologiczne. W nowym wydaniu rozbudowano pojęcia zmiany kierowanej i przyrostowej, a także przedstawiono najnowsze techniki dotyczą...(43.55 zł najniższa cena z 30 dni)
43.55 zł
67.00 zł(-35%)
Ebooka "Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- Tytuł oryginału:
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, 3rd Edition
- Tłumaczenie:
- Krzysztof Sawka
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-832-2423-7, 9788383224237
- Data wydania książki drukowanej:
- 2023-07-04
- ISBN Ebooka:
- 978-83-832-2424-4, 9788383224244
- Data wydania ebooka:
- 2023-07-04 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Format:
- 165x235
- Numer z katalogu:
- 198786
- Książka w kolorze:
- Tak
- Rozmiar pliku Pdf:
- 71.4MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
Ebook zawiera materiały dodatkowe, które możesz pobrać z serwera FTP - link znajdziesz na stronie redakcyjnej.
Spis treści ebooka
- 1. Krajobraz uczenia maszynowego
- Czym jest uczenie maszynowe?
- Dlaczego warto korzystać z uczenia maszynowego?
- Przykładowe zastosowania
- Rodzaje systemów uczenia maszynowego
- Nadzorowanie uczenia
- Uczenie wsadowe i uczenie przyrostowe
- Uczenie z przykładów i uczenie z modelu
- Główne problemy uczenia maszynowego
- Niedobór danych uczących
- Niereprezentatywne dane uczące
- Dane kiepskiej jakości
- Nieistotne cechy
- Przetrenowanie danych uczących
- Niedotrenowanie danych uczących
- Podsumowanie
- Testowanie i ocenianie
- Strojenie hiperparametrów i dobór modelu
- Niezgodność danych
- Ćwiczenia
- 2. Nasz pierwszy projekt uczenia maszynowego
- Praca z rzeczywistymi danymi
- Przeanalizuj całokształt projektu
- Określ zakres problemu
- Wybierz wskaźnik wydajności
- Sprawdź założenia
- Zdobądź dane
- Uruchom przykładowy kod w serwisie Google Colab
- Zapisz zmiany w kodzie i w danych
- Zalety i wady interaktywności
- Kod w książce a kod w notatnikach Jupyter
- Pobierz dane
- Rzut oka na strukturę danych
- Stwórz zbiór testowy
- Odkrywaj i wizualizuj dane, aby zdobywać nowe informacje
- Zwizualizuj dane geograficzne
- Poszukaj korelacji
- Eksperymentuj z kombinacjami atrybutów
- Przygotuj dane pod algorytmy uczenia maszynowego
- Oczyść dane
- Obsługa tekstu i atrybutów kategorialnych
- Skalowanie i przekształcanie cech
- Niestandardowe transformatory
- Potoki transformujące
- Wybierz i wytrenuj model
- Trenuj i oceń model za pomocą zbioru uczącego
- Dokładniejsze ocenianie za pomocą sprawdzianu krzyżowego
- Wyreguluj swój model
- Metoda przeszukiwania siatki
- Metoda losowego przeszukiwania
- Metody zespołowe
- Analizowanie najlepszych modeli i ich błędów
- Oceń system za pomocą zbioru testowego
- Uruchom, monitoruj i utrzymuj swój system
- Teraz Twoja kolej!
- Ćwiczenia
- 3. Klasyfikacja
- Zbiór danych MNIST
- Uczenie klasyfikatora binarnego
- Miary wydajności
- Pomiar dokładności za pomocą sprawdzianu krzyżowego
- Macierz pomyłek
- Precyzja i pełność
- Kompromis pomiędzy precyzją a pełnością
- Wykres krzywej ROC
- Klasyfikacja wieloklasowa
- Analiza błędów
- Klasyfikacja wieloetykietowa
- Klasyfikacja wielowyjściowa
- Ćwiczenia
- 4. Uczenie modeli
- Regresja liniowa
- Równanie normalne
- Złożoność obliczeniowa
- Gradient prosty
- Wsadowy gradient prosty
- Stochastyczny spadek wzdłuż gradientu
- Schodzenie po gradiencie z minigrupami
- Regresja wielomianowa
- Krzywe uczenia
- Regularyzowane modele liniowe
- Regresja grzbietowa
- Regresja metodą LASSO
- Regresja metodą elastycznej siatki
- Wczesne zatrzymywanie
- Regresja logistyczna
- Szacowanie prawdopodobieństwa
- Funkcje ucząca i kosztu
- Granice decyzyjne
- Regresja softmax
- Ćwiczenia
- Regresja liniowa
- 5. Maszyny wektorów nośnych
- Liniowa klasyfikacja SVM
- Klasyfikacja miękkiego marginesu
- Nieliniowa klasyfikacja SVM
- Jądro wielomianowe
- Cechy podobieństwa
- Gaussowskie jądro RBF
- Klasy SVM i złożoność obliczeniowa
- Regresja SVM
- Mechanizm działania liniowych klasyfikatorów SVM
- Problem dualny
- Kernelizowane maszyny SVM
- Ćwiczenia
- Liniowa klasyfikacja SVM
- 6. Drzewa decyzyjne
- Uczenie i wizualizowanie drzewa decyzyjnego
- Wyliczanie prognoz
- Szacowanie prawdopodobieństw przynależności do klas
- Algorytm uczący CART
- Złożoność obliczeniowa
- Wskaźnik Giniego czy entropia?
- Hiperparametry regularyzacyjne
- Regresja
- Wrażliwość na orientację osi
- Drzewa decyzyjne mają znaczną wariancję
- Ćwiczenia
- 7. Uczenie zespołowe i losowe lasy
- Klasyfikatory głosujące
- Agregacja i wklejanie
- Agregacja i wklejanie w module Scikit-Learn
- Ocena OOB
- Rejony losowe i podprzestrzenie losowe
- Losowe lasy
- Zespół Extra-Trees
- Istotność cech
- Wzmacnianie
- AdaBoost
- Wzmacnianie gradientowe
- Wzmacnianie gradientu w oparciu o histogram
- Kontaminacja
- Ćwiczenia
- 8. Redukcja wymiarowości
- Klątwa wymiarowości
- Główne strategie redukcji wymiarowości
- Rzutowanie
- Uczenie rozmaitościowe
- Analiza PCA
- Zachowanie wariancji
- Główne składowe
- Rzutowanie na d wymiarów
- Implementacja w module Scikit-Learn
- Współczynnik wariancji wyjaśnionej
- Wybór właściwej liczby wymiarów
- Algorytm PCA w zastosowaniach kompresji
- Losowa analiza PCA
- Przyrostowa analiza PCA
- Rzutowanie losowe
- Algorytm LLE
- Inne techniki redukowania wymiarowości
- Ćwiczenia
- 9. Techniki uczenia nienadzorowanego
- Analiza skupień: algorytm centroidów i DBSCAN
- Algorytm centroidów
- Granice algorytmu centroidów
- Analiza skupień w segmentacji obrazu
- Analiza skupień w uczeniu półnadzorowanym
- Algorytm DBSCAN
- Inne algorytmy analizy skupień
- Mieszaniny gaussowskie
- Wykrywanie anomalii za pomocą mieszanin gaussowskich
- Wyznaczanie liczby skupień
- Bayesowskie modele mieszane
- Inne algorytmy służące do wykrywania anomalii i nowości
- Ćwiczenia
- Analiza skupień: algorytm centroidów i DBSCAN
- 10. Wprowadzenie do sztucznych sieci neuronowych i ich implementacji z użyciem interfejsu Keras
- Od biologicznych do sztucznych neuronów
- Neurony biologiczne
- Operacje logiczne przy użyciu neuronów
- Perceptron
- Perceptron wielowarstwowy i propagacja wsteczna
- Regresyjne perceptrony wielowarstwowe
- Klasyfikacyjne perceptrony wielowarstwowe
- Implementowanie perceptronów wielowarstwowych za pomocą interfejsu Keras
- Tworzenie klasyfikatora obrazów za pomocą interfejsu sekwencyjnego
- Tworzenie regresyjnego perceptronu wielowarstwowego za pomocą interfejsu sekwencyjnego
- Tworzenie złożonych modeli za pomocą interfejsu funkcyjnego
- Tworzenie modeli dynamicznych za pomocą interfejsu podklasowego
- Zapisywanie i odczytywanie modelu
- Stosowanie wywołań zwrotnych
- Wizualizacja danych za pomocą narzędzia TensorBoard
- Dostrajanie hiperparametrów sieci neuronowej
- Liczba warstw ukrytych
- Liczba neuronów w poszczególnych warstwach ukrytych
- Współczynnik uczenia, rozmiar grupy i pozostałe hiperparametry
- Ćwiczenia
- Od biologicznych do sztucznych neuronów
- 11. Uczenie głębokich sieci neuronowych
- Problemy zanikających/eksplodujących gradientów
- Inicjalizacje wag Glorota i He
- Lepsze funkcje aktywacji
- Normalizacja wsadowa
- Obcinanie gradientu
- Wielokrotne stosowanie gotowych warstw
- Uczenie transferowe w interfejsie Keras
- Nienadzorowane uczenie wstępne
- Uczenie wstępne za pomocą dodatkowego zadania
- Szybsze optymalizatory
- Optymalizacja momentum
- Przyspieszony spadek wzdłuż gradientu (algorytm Nesterova)
- AdaGrad
- RMSProp
- Optymalizator Adam
- AdaMax
- Nadam
- AdamW
- Harmonogramowanie współczynnika uczenia
- Regularyzacja jako sposób zapobiegania przetrenowaniu
- Regularyzacja l1 i l2
- Porzucanie
- Regularyzacja typu Monte Carlo (MC)
- Regularyzacja typu max-norm
- Podsumowanie i praktyczne wskazówki
- Ćwiczenia
- Problemy zanikających/eksplodujących gradientów
- 12. Modele niestandardowe i uczenie za pomocą modułu TensorFlow
- Krótkie omówienie modułu TensorFlow
- Korzystanie z modułu TensorFlow jak z biblioteki NumPy
- Tensory i operacje
- Tensory a biblioteka NumPy
- Konwersje typów
- Zmienne
- Inne struktury danych
- Dostosowywanie modeli i algorytmów uczenia
- Niestandardowe funkcje straty
- Zapisywanie i wczytywanie modeli zawierających elementy niestandardowe
- Niestandardowe funkcje aktywacji, inicjalizatory, regularyzatory i ograniczenia
- Niestandardowe wskaźniki
- Niestandardowe warstwy
- Niestandardowe modele
- Funkcje straty i wskaźniki oparte na elementach wewnętrznych modelu
- Obliczanie gradientów za pomocą różniczkowania automatycznego
- Niestandardowe pętle uczenia
- Funkcje i grafy modułu TensorFlow
- AutoGraph i kreślenie
- Reguły związane z funkcją TF
- Ćwiczenia
- 13. Wczytywanie i wstępne przetwarzanie danych za pomocą modułu TensorFlow
- Interfejs tf.data
- Łączenie przekształceń
- Tasowanie danych
- Przeplatanie wierszy z różnych plików
- Wstępne przetwarzanie danych
- Składanie wszystkiego w całość
- Pobieranie wstępne
- Stosowanie zestawu danych z interfejsem Keras
- Format TFRecord
- Skompresowane pliki TFRecord
- Wprowadzenie do buforów protokołów
- Bufory protokołów w module TensorFlow
- Wczytywanie i analizowanie składni obiektów Example
- Obsługa list list za pomocą bufora protokołów SequenceExample
- Warstwy przetwarzania wstępnego Keras
- Warstwa Normalization
- Warstwa Discretization
- Warstwa CategoryEncoding
- Warstwa StringLookup
- Warstwa Hashing
- Kodowanie cech kategorialnych za pomocą wektorów właściwościowych
- Wstępne przetwarzanie tekstu
- Korzystanie z wytrenowanych składników modelu językowego
- Warstwy wstępnego przetwarzania obrazów
- Projekt TensorFlow Datasets (TFDS)
- Ćwiczenia
- Interfejs tf.data
- 14. Głębokie widzenie komputerowe za pomocą splotowych sieci neuronowych
- Struktura kory wzrokowej
- Warstwy splotowe
- Filtry
- Stosy map cech
- Implementacja warstw splotowych w interfejsie Keras
- Zużycie pamięci operacyjnej
- Warstwa łącząca
- Implementacja warstw łączących w interfejsie Keras
- Architektury splotowych sieci neuronowych
- LeNet-5
- AlexNet
- GoogLeNet
- VGGNet
- ResNet
- Xception
- SENet
- Inne interesujące struktury
- Wybór właściwej struktury CNN
- Implementacja sieci ResNet-34 za pomocą interfejsu Keras
- Korzystanie z gotowych modeli w interfejsie Keras
- Gotowe modele w uczeniu transferowym
- Klasyfikowanie i lokalizowanie
- Wykrywanie obiektów
- W pełni połączone sieci splotowe
- Sieć YOLO
- Śledzenie obiektów
- Segmentacja semantyczna
- Ćwiczenia
- 15. Przetwarzanie sekwencji za pomocą sieci rekurencyjnych i splotowych
- Neurony i warstwy rekurencyjne
- Komórki pamięci
- Sekwencje wejść i wyjść
- Uczenie sieci rekurencyjnych
- Prognozowanie szeregów czasowych
- Rodzina modeli ARMA
- Przygotowywanie danych dla modeli uczenia maszynowego
- Prognozowanie za pomocą modelu liniowego
- Prognozowanie za pomocą prostej sieci rekurencyjnej
- Prognozowanie za pomocą głębokich sieci rekurencyjnych
- Prognozowanie wielowymiarowych szeregów czasowych
- Prognozowanie kilka taktów w przód
- Prognozowanie za pomocą modelu sekwencyjnego
- Obsługa długich sekwencji
- Zwalczanie problemu niestabilnych gradientów
- Zwalczanie problemu pamięci krótkotrwałej
- Ćwiczenia
- Neurony i warstwy rekurencyjne
- 16. Przetwarzanie języka naturalnego za pomocą sieci rekurencyjnych i mechanizmów uwagi
- Generowanie tekstów szekspirowskich za pomocą znakowej sieci rekurencyjnej
- Tworzenie zestawu danych uczących
- Budowanie i uczenie modelu char-RNN
- Generowanie sztucznego tekstu szekspirowskiego
- Stanowe sieci rekurencyjne
- Analiza opinii
- Maskowanie
- Korzystanie z gotowych reprezentacji właściwościowych i modeli językowych
- Sieć typu koder - dekoder służąca do neuronowego tłumaczenia maszynowego
- Dwukierunkowe sieci rekurencyjne
- Przeszukiwanie wiązkowe
- Mechanizmy uwagi
- Liczy się tylko uwaga: pierwotna architektura transformatora
- Zatrzęsienie modeli transformatorów
- Transformatory wizualne
- Biblioteka Transformers firmy Hugging Face
- Ćwiczenia
- Generowanie tekstów szekspirowskich za pomocą znakowej sieci rekurencyjnej
- 17. Autokodery, generatywne sieci przeciwstawne i modele rozpraszające
- Efektywne reprezentacje danych
- Analiza PCA za pomocą niedopełnionego autokodera liniowego
- Autokodery stosowe
- Implementacja autokodera stosowego za pomocą interfejsu Keras
- Wizualizowanie rekonstrukcji
- Wizualizowanie zestawu danych Fashion MNIST
- Nienadzorowane uczenie wstępne za pomocą autokoderów stosowych
- Wiązanie wag
- Uczenie autokoderów pojedynczo
- Autokodery splotowe
- Autokodery odszumiające
- Autokodery rzadkie
- Autokodery wariacyjne
- Generowanie obrazów Fashion MNIST
- Generatywne sieci przeciwstawne
- Problemy związane z uczeniem sieci GAN
- Głębokie splotowe sieci GAN
- Rozrost progresywny sieci GAN
- Sieci StyleGAN
- Modele rozpraszające
- Ćwiczenia
- 18. Uczenie przez wzmacnianie
- Uczenie się optymalizowania nagród
- Wyszukiwanie strategii
- Wprowadzenie do narzędzia OpenAI Gym
- Sieci neuronowe jako strategie
- Ocenianie czynności: problem przypisania zasługi
- Gradienty strategii
- Procesy decyzyjne Markowa
- Uczenie metodą różnic czasowych
- Q-uczenie
- Strategie poszukiwania
- Przybliżający algorytm Q-uczenia i Q-uczenie głębokie
- Implementacja modelu Q-uczenia głębokiego
- Odmiany Q-uczenia głębokiego
- Ustalone Q-wartości docelowe
- Podwójna sieć DQN
- Odtwarzanie priorytetowych doświadczeń
- Walcząca sieć DQN
- Przegląd popularnych algorytmów RN
- Ćwiczenia
- 19. Wielkoskalowe uczenie i wdrażanie modeli TensorFlow
- Eksploatacja modelu TensorFlow
- Korzystanie z systemu TensorFlow Serving
- Tworzenie usługi predykcyjnej na platformie Vertex AI
- Uwierzytelnianie i autoryzacja w serwisie GCP
- Wykonywanie zadań predykcji wsadowych w usłudze Vertex AI
- Wdrażanie modelu na urządzeniu mobilnym lub wbudowanym
- Przetwarzanie modelu na stronie internetowej
- Przyspieszanie obliczeń za pomocą procesorów graficznych
- Zakup własnej karty graficznej
- Zarządzanie pamięcią operacyjną karty graficznej
- Umieszczanie operacji i zmiennych na urządzeniach
- Przetwarzanie równoległe na wielu urządzeniach
- Uczenie modeli za pomocą wielu urządzeń
- Zrównoleglanie modelu
- Zrównoleglanie danych
- Uczenie wielkoskalowe za pomocą interfejsu strategii rozpraszania
- Uczenie modelu za pomocą klastra TensorFlow
- Realizowanie dużych grup zadań uczenia za pomocą usługi Vertex AI
- Strojenie hiperparametrów w usłudze Vertex AI
- Ćwiczenia
- Dziękuję!
- Eksploatacja modelu TensorFlow
Przedmowa
Część I. Podstawy uczenia maszynowego
Część II. Sieci neuronowe i uczenie głębokie
A. Lista kontrolna projektu uczenia maszynowego
B. Różniczkowanie automatyczne
C. Specjalne struktury danych
D. Grafy TensorFlow
Skorowidz
Helion - inne książki
-
FPGA pochodzi od angielskiego field-programmable gate array. Polski odpowiednik to: bezpośrednio programowalna macierz bramek. FPGA jest rodzajem programowalnego układu logicznego. Ma tę samą funkcjonalność co układ scalony, tyle że może być wielokrotnie programowany bez demontażu. Z tego powodu ...(39.92 zł najniższa cena z 30 dni)
39.92 zł
49.90 zł(-20%) -
Trudno wyobrazić sobie dzisiejszy świat bez możliwości operowania na danych - tym samym bez arkuszy kalkulacyjnych, do których każdy z nas ma dostęp w swoich komputerach. Najpopularniejszy z nich, czyli Excel, jest masowo używany zarówno w firmach, jak i instytucjach publicznych, ale także w gosp...(31.92 zł najniższa cena z 30 dni)
31.92 zł
39.90 zł(-20%) -
Ta książka jest oficjalnym przewodnikiem po języku programowania systemów Rust, udostępnianym na licencji open source. Dzięki niej nauczysz się pisać szybsze i bardziej niezawodne oprogramowanie. Dowiesz się również, jak zapewnić sobie kontrolę nad niskopoziomowymi szczegółami wraz z wysokopoziom...(103.20 zł najniższa cena z 30 dni)
103.20 zł
129.00 zł(-20%) -
Marzycie czasem, że potraficie latać niczym ptak? Szybowanie bez trudu ponad wierzchołkami drzew, wznoszenie się i opadanie, zabawa i uniki w trzecim wymiarze. Kiedy w Anglii wystukuję na klawiaturze niniejsze wyrazy, te „lecą” do chmury, gotowe „wylądować” w amerykańskim ...(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Dzięki tej książce ta trudna sztuka musi Ci się udać! Znajdziesz tu gruntowne, a przy tym zabawne wprowadzenie do tworzenia i używania struktur danych. Naukę oprzesz na przejrzystych schematach i dowcipnych porównaniach, aby już wkrótce móc tworzyć wydajniejszy i elastyczny kod. Nieistotne, jakim...(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Wszystkie znaki na niebie i ziemi wskazują wyraźnie: wkraczamy w erę, w której sztuczna inteligencja (SI) będzie wszechobecna. Wygra na tym ten, kto szybciej nauczy się z nią skutecznie porozumiewać. Nie czekaj zatem i już dziś opanuj sztukę tworzenia precyzyjnych i trafnych promptów, czyli instr...(38.35 zł najniższa cena z 30 dni)
38.35 zł
59.00 zł(-35%) -
Niezależnie od poziomu doświadczenia ten praktyczny przewodnik ułatwi Ci opanowanie Go. Znajdziesz tu kluczowe informacje, dzięki którym nauczysz się tworzyć przejrzysty, idiomatyczny kod w Go i myśleć jak programista Go. To wydanie uwzględnia nowości, które zostały udostępnione w ciągu ostatnich...(64.35 zł najniższa cena z 30 dni)
64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
Najnowsze wydanie przewodnika, zaktualizowane pod kątem systemu Windows Server 2022, to bogate źródło wiedzy dla administratora serwerów. Przedstawia zasady instalacji i konfiguracji tego systemu, a także sposoby korzystania z centralnych narzędzi do administracji. Książka w głównej mierze jest p...(96.85 zł najniższa cena z 30 dni)
96.85 zł
149.00 zł(-35%) -
Dzięki tej książce dowiesz się, jak testować zabezpieczenia API GraphQL technikami ofensywnymi, takimi jak testy penetracyjne. Zdobędziesz i ugruntujesz wiedzę o GraphQL, niezbędną dla analityka bezpieczeństwa czy inżyniera oprogramowania. Nauczysz się skutecznie atakować API GraphQL, co pozwoli ...(51.35 zł najniższa cena z 30 dni)
51.35 zł
79.00 zł(-35%) -
To prawda: świat kryptowalut jest skomplikowany. Możesz go jednak zrozumieć i nauczyć się po nim poruszać, w czym pomoże Ci ta książka — interesujący przewodnik, który przystępnie wyjaśnia technologiczne podstawy rynku kryptowalut i związanej z nim ekonomii cyfrowej. Dowiesz się stąd, jak f...(43.55 zł najniższa cena z 30 dni)
43.55 zł
67.00 zł(-35%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III Aurélien Géron (19) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.
(14)
(1)
(0)
(1)
(0)
(3)
Oceny i opinie poprzednich wydań
więcej opinii