A mélytanulás matematikája és architektúrái

Olvasói vélemények

A kritikák kiemelik a „Math and Architectures of Deep Learning” című könyvet, mint a mélytanulás területén kezdő és tapasztalt olvasók számára egyaránt hasznos és érthető forrást. Dicsérik a matematikai alapok és a releváns témák alapos lefedettségét, amely mélyebb megértést nyújt a mesterséges intelligencia alkalmazásaihoz. Az olvasók azonban megjegyzik, hogy bizonyos előzetes matematikai ismeretek előnyösek a tartalom teljes megértéséhez.

A könyv hatékonyan pótolja az ismerethiányokat, tiszteletben tartja az olvasó intelligenciáját, remek bevezetésként és referenciaként szolgál mind a kezdők, mind a tapasztaltak számára, fontos témák széles körét öleli fel, érthető vizuális magyarázatokat kínál, és modern optimalizációs algoritmusokat tartalmaz.

A könyv kihívást jelenthet azok számára, akik nem rendelkeznek vektorszámítási vagy lineáris algebrai háttérrel, így a teljesen kezdők számára kevésbé hozzáférhető.

(6 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Math and Architectures of Deep Learning

Könyv tartalma:

A mélytanulás matematikája és architektúrái a DL alapjait mutatja be a gyakorlati szakemberek számára hasznosan és hozzáférhetően.

A mélytanulás alapjául szolgáló matematikai paradigmák jellemzően nehezen olvasható akadémiai tanulmányokként indulnak, és a mérnököket gyakran homályban hagyják azzal kapcsolatban, hogy modelljeik valójában hogyan működnek. A Math and Architectures of Deep Learning áthidalja az elmélet és a gyakorlat közötti szakadékot, és a mélytanulás matematikáját a Python és PyTorch nyelvű gyakorlati megvalósításokkal együtt mutatja be. Bepillanthatsz a "fekete dobozba", hogy megértsd, hogyan működik a kódod, és megtanulhatod megérteni a legmodernebb kutatásokat, amelyeket gyakorlati alkalmazásokká alakíthatsz.

A nyomtatott könyv megvásárlása magában foglalja a Manning Publications ingyenes e-könyvét PDF, Kindle és ePub formátumban.

A technológiáról

Fontos, hogy megértse, hogyan működnek a mélytanulási modellek, hogy hatékonyan tudja karbantartani őket, és hogy meg tudja magyarázni őket más érdekelteknek. A matematikai alapok és a neurális hálózatok architektúrájának elsajátítása kihívást jelenthet, de a nyereség nagy. Megszabadul az előrecsomagolt DL-modellekre való vakon való hagyatkozástól, és képes lesz arra, hogy egyedi igényeihez igazítsa, testre szabja és újraarchitektúrázza azokat. És ha a dolgok rosszul mennek, örülni fog, hogy gyorsan azonosítani és javítani tudja a problémákat.

A könyvről

A Math and Architectures of Deep Learning a DL alapjait a dolgozó szakemberek számára is hasznos és hozzáférhető módon mutatja be. Minden fejezet egy-egy új alapvető DL-koncepciót vagy architekturális mintát vizsgál, elmagyarázza az alapul szolgáló matematikát, és jól kommentált Python-kóddal mutatja be, hogyan működnek a gyakorlatban. Az alapvető algebrai, számtani és statisztikai alapismeretekkel kezdünk, majd a legfrissebb kutatásokból származó, legmodernebb DL-paradigmákig jutunk el. Mire végzel, az elméleti ismeretek és a gyakorlati készségek kombinációjával rendelkezni fogsz, hogy szinte bármilyen valós kihívásra azonosítani és megvalósítani tudd a DL architektúrát.

Mi van benne?

⬤ Matematika, elmélet és programozási elvek egymás mellett.

⬤ Lineáris algebra, vektorszámítás és többváltozós statisztika a mélytanuláshoz.

⬤ A neurális hálózatok szerkezete.

⬤ Mélytanulási architektúrák implementálása Python és PyTorch segítségével.

⬤ Hibaelhárítás alulteljesítő modellekkel.

⬤ Munkakódminták letölthető Jupyter notebookokban.

Az olvasóról

Python programozóknak, akik algebrai és számtani alapokkal rendelkeznek.

A szerzőről

Krishnendu Chaudhury a mélytanulás és a számítógépes látás szakértője, aki évtizedes tapasztalattal rendelkezik a Google-nél és az Adobe Systemsnél. Jelenleg a Drishti Technologies technológiai igazgatója és társalapítója. A Lexingtoni Kentucky Egyetemen szerzett PhD-fokozatot informatikából.