Вы, наверное, много слышали о глубоком обучении. Термин появляется повсеместно и, кажется, относится ко всему. В действительности, глубокое обучение (deep learning) - это подмножество машинного обучения (machine learning), которое, в свою очередь, является подмножеством искусственного интеллекта (artificial intelligence - AI). Первая задача этой книги - помочь вам понять, что такое глубокое обучение на самом деле и как оно применяется в современном мире. Вас это может удивить, но глубокое обучение - это не единственная игра в городе; есть и другие методы анализа данных. На самом деле, глубокое обучение решает определенный набор задач, когда дело доходит до анализа данных, поэтому вы вполне можете использо вать другие методы и даже не знать об этом.
Глубокое обучение - это только часть искусственного интеллекта, но весьма важная часть. Вы можете видеть применение методов глубокого обучения для ряда задач, но не для всех. Фактически, некоторые люди связывают глубокое обучение с задачами, которые оно выполнить не может. Следующим шагом в изучении глубокого обучения является понимание того, что оно может сделать, и чего не может. В ходе работы над этой книгой вы напишете приложения, полагающиеся на глубокое обучение для обработки данных и создающие желаемый результат. Конечно, вам нужно немного узнать о среде программирования, прежде чем сможете что-то сделать. Несмотря на то, что в главе 3 обсуждается, как установить и настроить язык Python, используемый для демонстрации глубокого обучения в этой книге, сначала вам нужно узнать немного больше о доступных возможностях.
Эта книга не является учебником по математике. Да, вы увидите здесь много примеров сложной математики, но основной упор делается на то, чтобы помочь вам использовать Python и науку о данных для выполнения задач глубокого обучения, а не преподавания математической теории. Мы приводим несколько примеров, в которых также обсуждается использование машинного обучения в применении к глубокому обучению.
Разместите ссылку на эту страницу в социальных сетях. Так о ней узнают тысячи человек:
Facebook
Twitter
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Нашли ошибку? Сообщите администрации сайта: Выберите один из разделов меню и, если необходимо, напишите комментарий
За ложную информацию бан на месяц
Разместите, пожалуйста, ссылку на эту страницу на своём веб-сайте:
Код для вставки на сайт или в блог: Код для вставки в форум (BBCode): Прямая ссылка на эту публикацию:
Глубокое обучение на Python — Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе.
Глубокое обучение (Deep Learning) - это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras - саму ...
Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения — Глубокое обучение — это раздел машинного обучения, изучающий глубокие нейронные сети и выстраивающий процесс получения знаний на основе примеров. Такие крупные компании, как Google, Microsoft и Facebook, уделяют большое внимание глубокому обуч ...
Книга представляет собой увлекательное, нетехническое введение в такие важные понятия искусственного интеллекта (ИИ), как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, робототехника и многое другое.
Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц. Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта. Материал будет немедленно удален. Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях. Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.