Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow
- Autor: :
- Aurélien Géron
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 5.0/6 Opinie: 19
- Stron:
- 528
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Sprawdź nowe wydanie
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
Aurélien Géron
Opis ebooka: Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow
Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych
W ciągu ostatnich lat uczenie maszynowe stało się sercem wielu nowoczesnych produktów, takich jak zaawansowane techniki wyszukiwania w przeglądarkach, rozpoznawanie mowy w smartfonach czy proponowanie treści w zależności od indywidualnych preferencji użytkownika. Być może niedługo taki system inteligentny zastąpi Cię za kierownicą samochodu. Uczenie głębokie wprowadziło nową jakość do uczenia maszynowego. Daje niesamowite możliwości, jednak wymaga olbrzymiej mocy obliczeniowej i potężnych ilości danych. Programiści implementujący takie rozwiązania są poszukiwanymi specjalistami i mogą liczyć na ekscytujące oferty!
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 Scikit-Learn i TensorFlow - środowiska produkcyjne języka Python - i pokazano krok po kroku, w jaki sposób wykorzystuje się je do implementacji sieci neuronowych. Liczne praktyczne przykłady i ćwiczenia pozwolą na pogłębienie i utrwalenie zdobytej wiedzy. Jeśli tylko potrafisz posługiwać się Pythonem, dzięki tej przystępnie napisanej książce szybko zaczniesz implementować systemy inteligentne.
W tej książce między innymi:
- podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, uczenia głębokiego i sieci neuronowych
- przygotowywanie zbiorów danych i zarządzanie nimi
- algorytmy uczenia maszynowego
- rodzaje architektury sieci neuronowych
- uczenie głębokich sieci neuronowych
- olbrzymie zbiory danych i uczenie poprzez wzmacnianie
Już dziś zacznij tworzyć systemy inteligentne!
Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych
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. Celem niniejszej książki jest ukazanie sposobów używania tych narzędzi.
Autor książki - Aurelien Geron - przedstawia praktyczne przykłady, minimalne podłoże teoretyczne i dwa środowiska produkcyjne języka Python (Scikit-Learn i TensorFlow), dzięki którym zaczniesz w intuicyjny sposób rozumieć koncepcje i narzędzia pozwalające na tworzenie systemów inteligentnych. Poznasz różnorodne techniki, począwszy od prostej regresji liniowej, a kończąc na głębokich sieciach neuronowych. Ćwiczenia umieszczone na końcu każdego rozdziału pozwolą przyswoić zdobytą wiedzę. Wystarczy odrobina umiejętności programistycznych, aby rozpocząć swoją przygodę z uczeniem maszynowym.
- Zwiedź krainę uczenia maszynowego, zwłaszcza obszar sieci neuronowych.
- Stwórz przykładowy projekt od A do Z za pomocą modułu Scikit-Learn.
- Poznaj kilka modeli uczenia, w tym takie jak maszyny wektorów nośnych, drzewa decyzyjne, losowe lasy i metody zespołowe.
- Skorzystaj z modułu TensorFlow do tworzenia i uczenia sieci neuronowych.
- Zgłębiaj tajniki architektury sieci neuronowych, w tym sieci splotowych, rekurencyjnych i uczenia głębokiego ze wzmacnianiem.
- Naucz się technik uczenia i skalowania głębokich sieci neuronowych.
- Stosuj przykładowe fragmenty kodu bez wchodzenia w szczegóły uczenia masyznowego lub mechanizmów działania algorytmów.
"Książka ta stanowi znakomite wprowadzenie do teoretycznych i praktycznych rozważań na temat rozwiązywania problemów za pomocą seci neuronowych. Opisuje ona wszystkie kluczowe elementy niezbędne do tworzenia wydajnych aplikacji, a także daje podwaliny pod zrozumienie nowych odkryć w momencie ich ogłaszania. Polecam tę książkę każdej osobie zainteresowanej praktycznymi aspektami uczenia maszynowego".
Pete Warden, Mobile Lead projektu TensorFlow
Wybrane bestsellery
-
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 p...(107.40 zł najniższa cena z 30 dni)
125.30 zł
179.00 zł(-30%) -
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 ...(242.93 zł najniższa cena z 30 dni)
242.83 zł
319.00 zł(-24%) -
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%) -
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)
48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
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)
48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Czy jesteś gotowy, aby wznieść swoje umiejętności programowania w Pythonie na zupełnie nowy poziom? Najnowsza publikacja renomowanego autora Kevina Clarksona to prawdziwa skarbnica wiedzy dla doświadczonych programistów, którzy pragną zgłębić najbardziej zaawansowane aspekty tego wszechstronnego ...
-
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...(29.94 zł najniższa cena z 30 dni)
34.93 zł
49.90 zł(-30%) -
Dzięki tej książce dowiesz się, jak pozyskiwać, analizować i wizualizować dane, a potem używać ich do rozwiązywania problemów biznesowych. Wystarczy, że znasz podstawy Pythona i matematyki na poziomie liceum, aby zacząć stosować naukę o danych w codziennej pracy. Znajdziesz tu szereg praktycznych...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. ...(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)
76.30 zł
109.00 zł(-30%)
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...(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)
62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
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....(52.20 zł najniższa cena z 30 dni)
60.90 zł
87.00 zł(-30%) -
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...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
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...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
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...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
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....(52.20 zł najniższa cena z 30 dni)
60.90 zł
87.00 zł(-30%) -
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...(46.20 zł najniższa cena z 30 dni)
53.90 zł
77.00 zł(-30%) -
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...(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)
90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
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...(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)
62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Oto zwięzły i praktyczny przewodnik po usłudze GA4 i jej integracji z chmurą. Szczególnie skorzystają z niego analitycy danych, biznesu i marketingu. Opisano tu wszystkie istotne kwestie dotyczące tego nowego, potężnego modelu analitycznego. Szczególną uwagę poświęcono bardziej zaawansowanym funk...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
48.30 zł
69.00 zł(-30%)
Ebooka "Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow" 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 i TensorFlow" 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 i TensorFlow" 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 and TensorFlow
- Tłumaczenie:
- Krzysztof Sawka
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-4373-3, 9788328343733
- Data wydania książki drukowanej:
- 2018-08-17
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-4374-0, 9788328343740
- Data wydania ebooka:
- 2018-08-17 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:
- 168x237
- Numer z katalogu:
- 75898
- Rozmiar pliku Pdf:
- 17.3MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 26.8MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 52.2MB
- Przykłady na ftp
Ebook zawiera materiały dodatkowe, które możesz pobrać z serwera FTP - link znajdziesz na stronie redakcyjnej.
Spis treści ebooka
- Przedmowa
- Fenomen uczenia maszynowego
- Uczenie maszynowe w Twoich projektach
- Cel i sposób jego osiągnięcia
- Wymogi wstępne
- Zawartość książki
- Dodatkowe zasoby
- Konwencje stosowane w książce
- Korzystanie z kodu źródłowego
- Podziękowania
- Część I Podstawy uczenia maszynowego
- Rozdział 1. Krajobraz uczenia maszynowego
- Czym jest uczenie maszynowe?
- Dlaczego warto korzystać z uczenia maszynowego?
- Rodzaje systemów uczenia maszynowego
- Uczenie nadzorowane/nienadzorowane
- Uczenie nadzorowane
- Uczenie nienadzorowane
- Uczenie półnadzorowane
- Uczenie przez wzmacnianie
- Uczenie wsadowe/przyrostowe
- Uczenie wsadowe
- Uczenie przyrostowe
- Uczenie z przykładów/z modelu
- Uczenie z przykładów
- Uczenie z modelu
- Uczenie nadzorowane/nienadzorowane
- 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
- Ćwiczenia
- Rozdział 2. Nasz pierwszy projekt uczenia maszynowego
- Praca z rzeczywistymi danymi
- Przeanalizuj całokształt projektu
- Określ zakres problemu
- Wybierz metrykę wydajności
- Sprawdź założenia
- Zdobądź dane
- Stwórz przestrzeń roboczą
- Pobierz dane
- Rzut oka na strukturę danych
- Stwórz zbiór testowy
- Odkrywaj i wizualizuj dane, aby zdobywać nowe informacje
- Wizualizowanie danych geograficznych
- Poszukiwanie korelacji
- Eksperymentowanie z kombinacjami atrybutów
- Przygotuj dane pod algorytmy uczenia maszynowego
- Oczyszczanie danych
- Obsługa tekstu i atrybutów kategorialnych
- Niestandardowe transformatory
- Skalowanie cech
- Potoki transformujące
- Wybór i uczenie modelu
- Trenowanie i ocena modelu za pomocą zbioru uczącego
- Dokładniejsze ocenianie za pomocą sprawdzianu krzyżowego
- Wyreguluj swój model
- Metoda przeszukiwania siatki
- Metoda losowego przeszukiwania
- Metody zespołowe
- Analizuj najlepsze modele i ich błędy
- Oceń system za pomocą zbioru testowego
- Uruchom, monitoruj i utrzymuj swój system
- Teraz Twoja kolej!
- Ćwiczenia
- Rozdział 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
- Rozdział 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
- Metoda elastycznej siatki
- Wczesne zatrzymywanie
- Regresja logistyczna
- Szacowanie prawdopodobieństwa
- Funkcje ucząca i kosztu
- Granice decyzyjne
- Regresja softmax
- Ćwiczenia
- Regresja liniowa
- Rozdział 5. Maszyny wektorów nośnych
- Liniowa klasyfikacja SVM
- Klasyfikacja miękkiego marginesu
- Nieliniowa klasyfikacja SVM
- Jądro wielomianowe
- Dodawanie cech podobieństwa
- Gaussowskie jądro RBF
- Złożoność obliczeniowa
- Regresja SVM
- Mechanizm działania
- Funkcja decyzyjna i prognozy
- Cel uczenia
- Programowanie kwadratowe
- Problem dualny
- Kernelizowane maszyny SVM
- Przyrostowe maszyny SVM
- Ćwiczenia
- Liniowa klasyfikacja SVM
- Rozdział 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
- Niestabilność
- Ćwiczenia
- Rozdział 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
- Kontaminacja
- Ćwiczenia
- Rozdział 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
- Przyrostowa analiza PCA
- Losowa analiza PCA
- Jądrowa analiza PCA
- Wybór jądra i strojenie hiperparametrów
- Algorytm LLE
- Inne techniki redukowania wymiarowości
- Ćwiczenia
- Część II Sieci neuronowe i uczenie głębokie
- Rozdział 9. Instalacja i używanie modułu TensorFlow
- Instalacja
- Tworzenie pierwszego grafu i uruchamianie go w sesji
- Zarządzanie grafami
- Cykl życia wartości w węźle
- Regresja liniowa przy użyciu modułu TensorFlow
- Implementacja metody gradientu prostego
- Ręczne obliczanie gradientów
- Automatyczne różniczkowanie
- Korzystanie z optymalizatora
- Dostarczanie danych algorytmowi uczącemu
- Zapisywanie i wczytywanie modeli
- Wizualizowanie grafu i krzywych uczenia za pomocą modułu TensorBoard
- Zakresy nazw
- Modułowość
- Udostępnianie zmiennych
- Ćwiczenia
- Rozdział 10. Wprowadzenie do sztucznych sieci neuronowych
- Od biologicznych do sztucznych neuronów
- Neurony biologiczne
- Operacje logiczne przy użyciu neuronów
- Perceptron
- Perceptron wielowarstwowy i propagacja wsteczna
- Uczenie sieci MLP za pomocą zaawansowanego interfejsu API modułu TensorFlow
- Uczenie głębokiej sieci neuronowej za pomocą standardowego interfejsu TensorFlow
- Faza konstrukcyjna
- Faza wykonawcza
- Korzystanie z sieci neuronowej
- Strojenie hiperparametrów sieci neuronowej
- Liczba ukrytych warstw
- Liczba neuronów tworzących warstwę ukrytą
- Funkcje aktywacji
- Ćwiczenia
- Od biologicznych do sztucznych neuronów
- Rozdział 11. Uczenie głębokich sieci neuronowych
- Problemy zanikających/eksplodujących gradientów
- Inicjacje wag Xaviera i He
- Nienasycające funkcje aktywacji
- Normalizacja wsadowa
- Implementacja normalizacji wsadowej za pomocą modułu TensorFlow
- Obcinanie gradientu
- Wielokrotne stosowanie gotowych warstw
- Wielokrotne stosowanie modelu TensorFlow
- Wykorzystywanie modeli utworzonych w innych środowiskach
- Zamrażanie niższych warstw
- Zapamiętywanie warstw ukrytych
- Modyfikowanie, usuwanie lub zastępowanie górnych warstw
- Repozytoria modeli
- Nienadzorowane uczenie wstępne
- Uczenie wstępne za pomocą dodatkowego zadania
- Szybsze optymalizatory
- Optymalizacja momentum
- Przyśpieszony spadek wzdłuż gradientu (algorytm Nesterova)
- AdaGrad
- RMSProp
- Optymalizacja Adam
- Harmonogramowanie współczynnika uczenia
- Regularyzacja jako sposób unikania przetrenowania
- Wczesne zatrzymywanie
- Regularyzacja 1 i 2
- Porzucanie
- Regularyzacja typu max-norm
- Dogenerowanie danych
- Praktyczne wskazówki
- Ćwiczenia
- Problemy zanikających/eksplodujących gradientów
- Rozdział 12. Rozdzielanie operacji TensorFlow pomiędzy urządzenia i serwery
- Wiele urządzeń na jednym komputerze
- Instalacja
- Zarządzanie pamięcią operacyjną karty graficznej
- Umieszczanie operacji na urządzeniach
- Proste rozmieszczanie
- Zapisywanie zdarzeń rozmieszczania
- Funkcja dynamicznego rozmieszczania
- Operacje i jądra
- Miękkie rozmieszczanie
- Przetwarzanie równoległe
- Zależności sterujące
- Wiele urządzeń na wielu serwerach
- Otwieranie sesji
- Usługi nadrzędna i robocza
- Przypinanie operacji w wielu zadaniach
- Rozdzielanie zmiennych pomiędzy wiele serwerów parametrów
- Udostępnianie stanu rozproszonych sesji za pomocą kontenerów zasobów
- Komunikacja asynchroniczna za pomocą kolejek
- Umieszczanie danych w kolejce
- Usuwanie danych z kolejki
- Kolejki krotek
- Zamykanie kolejki
- RandomShuffleQueue
- PaddingFIFOQueue
- Wczytywanie danych bezpośrednio z grafu
- Wstępne wczytanie danych do zmiennej
- Wczytywanie danych uczących bezpośrednio z grafu
- Czytniki wieloklasowe wykorzystujące klasy Coordinator i QueueRunner
- Inne funkcje pomocnicze
- Przetwarzanie równoległe sieci neuronowych w klastrze TensorFlow
- Jedna sieć neuronowa na każde urządzenie
- Replikacja wewnątrzgrafowa i międzygrafowa
- Zrównoleglanie modelu
- Zrównoleglanie danych
- Aktualizacje synchroniczne
- Aktualizacje asynchroniczne
- Nasycenie przepustowości
- Implementacja w module TensorFlow
- Ćwiczenia
- Wiele urządzeń na jednym komputerze
- Rozdział 13. Splotowe sieci neuronowe
- Architektura kory wzrokowej
- Warstwa splotowa
- Filtry
- Stosy map cech
- Implementacja w module TensorFlow
- Zużycie pamięci operacyjnej
- Warstwa łącząca
- Architektury splotowych sieci neuronowych
- LeNet-5
- AlexNet
- GoogLeNet
- ResNet
- Ćwiczenia
- Rozdział 14. Rekurencyjne sieci neuronowe
- Neurony rekurencyjne
- Komórki pamięci
- Sekwencje wejść i wyjść
- Podstawowe sieci RSN w module TensorFlow
- Statyczne rozwijanie w czasie
- Dynamiczne rozwijanie w czasie
- Obsługa sekwencji wejściowych o zmiennej długości
- Obsługa sekwencji wyjściowych o zmiennej długości
- Uczenie rekurencyjnych sieci neuronowych
- Uczenie klasyfikatora sekwencji
- Uczenie w celu przewidywania szeregów czasowych
- Twórcza sieć rekurencyjna
- Głębokie sieci rekurencyjne
- Rozmieszczanie głębokiej sieci rekurencyjnej pomiędzy wiele kart graficznych
- Wprowadzanie metody porzucania
- Problem uczenia w sieciach wielotaktowych
- Komórka LSTM
- Połączenia przezierne
- Komórka GRU
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Reprezentacje wektorowe słów
- Sieć typu koder-dekoder służąca do tłumaczenia maszynowego
- Ćwiczenia
- Neurony rekurencyjne
- Rozdział 15. Autokodery
- Efektywne reprezentacje danych
- Analiza PCA za pomocą niedopełnionego autokodera liniowego
- Autokodery stosowe
- Implementacja w module TensorFlow
- Wiązanie wag
- Uczenie autokoderów pojedynczo
- Wizualizacja rekonstrukcji
- Wizualizowanie cech
- Nienadzorowane uczenie wstępne za pomocą autokoderów stosowych
- Autokodery odszumiające
- Implementacja w module TensorFlow
- Autokodery rzadkie
- Implementacja w module TensorFlow
- Autokodery wariacyjne
- Generowanie cyfr
- Inne autokodery
- Ćwiczenia
- Rozdział 16. Uczenie przez wzmacnianie
- Uczenie się optymalizowania nagród
- Wyszukiwanie polityki
- Wprowadzenie do narzędzia OpenAI gym
- Sieci neuronowe jako polityki
- Ocenianie czynności problem przypisania zasługi
- Gradienty polityk
- Procesy decyzyjne Markowa
- Uczenie metodą różnic czasowych i algorytm Q-uczenia
- Polityki poszukiwania
- Przybliżający algorytm Q-uczenia
- Nauka gry w Ms. Pac-Man za pomocą głębokiego Q-uczenia
- Ćwiczenia
- Dziękuję!
- Dodatki
- Dodatek A Rozwiązania ćwiczeń
- Rozdział 1. Krajobraz uczenia maszynowego
- Rozdział 2. Nasz pierwszy projekt uczenia maszynowego
- Rozdział 3. Klasyfikacja
- Rozdział 4. Uczenie modeli
- Rozdział 5. Maszyny wektorów nośnych
- Rozdział 6. Drzewa decyzyjne
- Rozdział 7. Uczenie zespołowe i losowe lasy
- Rozdział 8. Redukcja wymiarowości
- Rozdział 9. Instalacja i używanie modułu TensorFlow
- Rozdział 10. Wprowadzenie do sztucznych sieci neuronowych
- Rozdział 11. Uczenie głębokich sieci neuronowych
- Rozdział 12. Rozdzielanie operacji TensorFlow pomiędzy urządzenia i serwery
- Rozdział 13. Splotowe sieci neuronowe
- Rozdział 14. Rekurencyjne sieci neuronowe
- Rozdział 15. Autokodery
- Rozdział 16. Uczenie przez wzmacnianie
- Dodatek B Lista kontrolna projektu uczenia maszynowego
- Określenie problemu i przeanalizowanie go w szerszej perspektywie
- Pozyskanie danych
- Analiza danych
- Przygotowanie danych
- Stworzenie krótkiej listy obiecujących modeli
- Dostrojenie modelu
- Zaprezentowanie rozwiązania
- Do dzieła!
- Dodatek C Problem dualny w maszynach wektorów nośnych
- Dodatek D Różniczkowanie automatyczne
- Różniczkowanie ręczne
- Różniczkowanie symboliczne
- Różniczkowanie numeryczne
- Różniczkowanie automatyczne
- Odwrotne różniczkowanie automatyczne
- Dodatek E Inne popularne architektury sieci neuronowych
- Sieci Hopfielda
- Maszyny Boltzmanna
- Ograniczone maszyny Boltzmanna
- Głębokie sieci przekonań
- Mapy samoorganizujące
- Informacje o autorze
- Kolofon
Helion - inne książki
-
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)
41.30 zł
59.00 zł(-30%) -
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...(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)
46.90 zł
67.00 zł(-30%) -
Ta książka koncentruje się głównie na rozwijaniu repozytorium kodu, czyli tworzeniu grafu commitów zawierających poszczególne wersje. Do realizacji tego zadania idealnym, bo najpotężniejszym narzędziem jest wiersz poleceń - i właśnie z niego korzystamy w poradniku. Druga kwestia, którą się zajmuj...(23.94 zł najniższa cena z 30 dni)
27.93 zł
39.90 zł(-30%) -
Ta książka objaśnia, na czym polega istota ścieżki technicznej — z zaznaczeniem, że umiejętność dostosowania aspiracji konkretnej osoby do potrzeb organizacji jest sztuką, szczególnie w wypadku inżynierów, którzy mają wnieść istotny wkład na wysokim poziomie. Dzięki lekturze zrozumiesz swoj...(44.94 zł najniższa cena z 30 dni)
52.43 zł
74.90 zł(-30%) -
Oto drugie wydanie książki, którą specjaliści CISO uznali za przełomową. Dowiesz się z niej, jak kwantyfikować niepewność i jak za pomocą prostych metod i narzędzi poprawić ocenę ryzyka w nowoczesnych organizacjach. Znalazły się tu nowe techniki modelowania, pomiaru i szacowania, a także mnóstwo ...(52.20 zł najniższa cena z 30 dni)
60.90 zł
87.00 zł(-30%) -
W tej książce omówiono wewnętrzny sposób działania frameworka Kubernetes i pokazano, jak za jego pomocą budować wydajne, niezawodne i odporne na awarie aplikacje natywnej chmury. Dowiesz się, jak kontenery używają przestrzeni nazw w celu izolowania procesów, a także jak korzystają z funkcjonalnoś...(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)
62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Jeśli zastanawiasz się nad przekwalifikowaniem i karierą w branży informatycznej albo chcesz poszerzyć swoje umiejętności o programowanie, ale wydaje Ci się ono czarną magią, zapewniamy - w programowaniu nie ma nic z magii. To proces polegający na tworzeniu zbioru instrukcji, dzięki którym komput...(23.94 zł najniższa cena z 30 dni)
27.93 zł
39.90 zł(-30%) -
Komputery firmy Apple to swojego rodzaju legenda - dla niektórych wybór oczywisty i właściwie jedyny, dla innych zwykła moda nakręcająca popularność, dla części tajemnica. Czy warto ją poznać i przesiąść się z komputera pracującego pod Windowsem lub Linuksem na Macintosha z macOS? Warto, warto, p...(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)
62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Dzięki tej świetnie napisanej, miejscami przezabawnej książce dowiesz się, na czym naprawdę polega testowanie granic bezpieczeństwa fizycznego. To fascynująca relacja o sposobach wynajdywania niedoskonałości zabezpieczeń, stosowania socjotechnik i wykorzystywania słabych stron ludzkiej natury. Wy...(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)
41.30 zł
59.00 zł(-30%) -
Współpraca z ChatGPT wymaga pewnego przygotowania. Niewątpliwą zaletą tej technologii jest to, że można się z nią porozumieć za pomocą języka naturalnego ― takiego, jakim komunikujemy się ze sobą na co dzień. Rzecz w tym, by nauczyć się w odpowiedni sposób zadawać pytania i wydawać poleceni...(29.94 zł najniższa cena z 30 dni)
34.93 zł
49.90 zł(-30%)
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
Zamknij
Przeczytaj darmowy fragment
Oceny i opinie klientów: Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow 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