Видавець: 8
Alan M. F. Souza, Fabio M. Soares,...
Machine learning applications are everywhere, from self-driving cars, spam detection, document search, and trading strategies, to speech recognitionStarting with an introduction to basic machine learning algorithms, this course takes you further into this vital world of stunning predictive insights and remarkable machine intelligence. This course helps you solve challenging problems in image processing, speech recognition, language modeling. You will discover how to detect anomalies and fraud, and ways to perform activity recognition, image recognition, and text. You will also work with examples such as weather forecasting, disease diagnosis, customer profiling, generalization, extreme machine learning and more. By the end of this course, you will have all the knowledge you need to perform deep learning on your system with varying complexity levels, to apply them to your daily work.The course provides you with highly practical content explaining deep learning with Java, from the following Packt books:1. Java Deep Learning Essentials 2. Machine Learning in Java3. Neural Network Programming with Java, Second Edition
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie
Josh Patterson, Adam Gibson
Technologie wykorzystujące różne formy uczenia maszynowego zaczynają pojawiać się w różnych branżach. Możliwości w tym zakresie stale rosną, podobnie jak zainteresowanie i oczekiwania. Przed podjęciem decyzji o wdrożeniu w firmie tego rodzaju rozwiązań trzeba jednak zadać sobie pytanie, co można i co chciałoby się osiągnąć za pomocą sieci neuronowej. Generalnie uczenie maszynowe opiera się na algorytmach wyodrębniania informacji z surowych danych i reprezentowania ich jako modelu. Model ten następnie służy do przetwarzania kolejnych surowych danych. Co to jednak oznacza w praktyce i jak się implementuje takie algorytmy? Niniejsza książka jest przydatnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym i sieciach neuronowych. Zawiera praktyczne informacje, które doceni każdy programista stawiający pierwsze kroki w tej dziedzinie. Przedstawiono tu podstawy deep learningu i wyjaśniono takie pojęcia, jak strojenie sieci, wielowątkowość, wektoryzowanie danych. Opisano, w jaki sposób można wykorzystać otwartą bibliotekę Deeplearning4j (DL4J) do kodowania profesjonalnych procesów uczenia głębokiego. Zaprezentowano metody i strategie trenowania sieci głębokich i uruchamiania procesów uczenia głębokiego w środowiskach Spark i Hadoop. Zagadnienia te zostały zilustrowane gotowymi do zastosowania, praktycznymi przykładami. W tej książce między innymi: ogólne koncepcje uczenia maszynowego, uczenia głębokiego i sieci neuronowych ewolucja sieci neuronowych do sieci głębokich i ich rodzaje dobieranie rodzaju sieci do analizowanego zagadnienia strojenie sieci neuronowych i sieci głębokich korzystanie z narzędzia DataVec do wektoryzowania danych różnych typów stosowanie biblioteki DL4J w środowiskach Spark i Hadoop Uczenie głębokie i sieci neuronowe: przyszłość, która dzieje się dziś!
Mike Bernico
Deep learning has become an essential necessity to enter the world of artificial intelligence. With this book deep learning techniques will become more accessible, practical, and relevant to practicing data scientists. It moves deep learning from academia to the real world through practical examples.You will learn how Tensor Board is used to monitor the training of deep neural networks and solve binary classification problems using deep learning. Readers will then learn to optimize hyperparameters in their deep learning models. The book then takes the readers through the practical implementation of training CNN's, RNN's, and LSTM's with word embeddings and seq2seq models from scratch. Later the book explores advanced topics such as Deep Q Network to solve an autonomous agent problem and how to use two adversarial networks to generate artificial images that appear real. For implementation purposes, we look at popular Python-based deep learning frameworks such as Keras and Tensorflow, Each chapter provides best practices and safe choices to help readers make the right decision while training deep neural networks.By the end of this book, you will be able to solve real-world problems quickly with deep neural networks.
Douwe Osinga
Pomysł, by komputery wykorzystywać do generowania inteligentnych rozwiązań, narodził się w zamierzchłych dla informatyki czasach, mniej więcej w połowie XX wieku. Bardzo długo jednak idea ta - z powodu ograniczeń technologicznych - nie mogła wyjść poza rozważania teoretyczne. Dziś osoby zainteresowane uczeniem głębokim są w komfortowej sytuacji: mogą korzystać z ogólnie dostępnych frameworków uczenia głębokiego, sięgać po ogromne zbiory danych, a ponadto wyniki tego rodzaju badań znalazły się w centrum zainteresowania biznesu. Okazuje się, że nawet bez szczególnego przygotowania teoretycznego można budować i udoskonalać potężne modele sieci neuronowych oraz uczenia głębokiego i wdrażać je w konkretnych sytuacjach. Dzięki tej książce, nawet jeśli nie posiadasz zaawansowanej wiedzy o uczeniu głębokim (oryg. deep learning), zaczniesz szybko tworzyć rozwiązania z tego zakresu. Zamieszczone tu receptury pozwolą Ci sprawnie zaznajomić się z takimi zastosowaniami uczenia głębokiego jak klasyfikacja, generowanie tekstów, obrazów i muzyki. Cennym elementem książki są informacje o rozwiązywaniu problemów z sieciami neuronowymi - testowanie sieci wciąż jest trudnym zagadnieniem. Ponadto znalazły się w niej porady dotyczące pozyskiwania danych niezbędnych do trenowania sieci, a także receptury, dzięki którym łatwiej zacząć użytkować modele w środowiskach produkcyjnych. Z tej książki dowiesz się, jak: tworzyć użyteczne aplikacje, które docenią użytkownicy obliczać podobieństwo tekstów wizualizować wewnętrzny stan systemu sztucznej inteligencji napisać usługę odwrotnego wyszukiwania obrazów za pomocą wyuczonych sieci wykorzystać sieci GAN, autoenkodery i LSTM do generowania ikon wykrywać style w utworach muzycznych Uczenie głębokie - rzecz dla kreatywnych filozofów z myszą w dłoni!
Deep Learning. Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe
Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter...
Na naszych oczach dokonuje się przełom: technologie wykorzystujące rozmaite formy sztucznej inteligencji zaczynają się pojawiać w różnych branżach. Niektórzy nawet nie zdają sobie sprawy, jak często i jak powszechnie stosuje się algorytmy uczenia głębokiego. Możliwości w tym zakresie stale rosną. Wzrasta też zapotrzebowanie na inżynierów, którzy swobodnie operują wiedzą o uczeniu głębokim i są w stanie zaimplementować potrzebne algorytmy w konkretnym oprogramowaniu. Uczenie głębokie jest jednak dość złożonym zagadnieniem, a przyswojenie sobie potrzebnych umiejętności wymaga wysiłku. Ta książka stanowi doskonałe wprowadzenie w temat uczenia głębokiego. Wyjaśniono tu najważniejsze pojęcia uczenia maszynowego. Pokazano, do czego mogą się przydać takie narzędzia jak pakiet scikit-learn, biblioteki Theano, Keras czy TensorFlow. Ten praktyczny przewodnik znakomicie ułatwi zrozumienie zagadnień rozpoznawania wzorców, dokładnego skalowania danych, pozwoli też na rzetelne zapoznanie się z algorytmami i technikami uczenia głębokiego. Autorzy zaproponowali wykorzystanie w powyższych celach języka Python - ulubionego narzędzia wielu badaczy i pasjonatów nauki. W książce między innymi: Solidne podstawy uczenia maszynowego i sieci neuronowych Trening systemów sztucznej inteligencji w grach komputerowych Rozpoznawanie obrazów Rekurencyjne sieci neuronowej w modelowaniu języka Budowa systemów wykrywania oszustw i włamań Uczenie głębokie: zajrzyj w przyszłość programowania! Dr Valentino Zokka opracował wiele algorytmów matematycznych i modeli prognostycznych dla firmy Boeing. Obecnie jest konsultantem w branży finansowej. Gianmario Spacagna pracuje w firmie Pirelli, gdzie buduje systemy maszynowego uczenia się i kompletne rozwiązania do produktów informacyjnych. Daniel Slater tworzył oprogramowanie do oceny ryzyka dla branży finansowej. Obecnie zajmuje się systemami do przetwarzania dużych ilości danych i analizy zachowań użytkowników. Peter Roelants specjalizuje się w stosowaniu technik uczenia głębokiego do badań spektralnych obrazów, rozpoznawania mowy czy ekstrakcji danych z dokumentów.
Mark Ryan
fastai is an easy-to-use deep learning framework built on top of PyTorch that lets you rapidly create complete deep learning solutions with as few as 10 lines of code. Both predominant low-level deep learning frameworks, TensorFlow and PyTorch, require a lot of code, even for straightforward applications. In contrast, fastai handles the messy details for you and lets you focus on applying deep learning to actually solve problems.The book begins by summarizing the value of fastai and showing you how to create a simple 'hello world' deep learning application with fastai. You'll then learn how to use fastai for all four application areas that the framework explicitly supports: tabular data, text data (NLP), recommender systems, and vision data. As you advance, you'll work through a series of practical examples that illustrate how to create real-world applications of each type. Next, you'll learn how to deploy fastai models, including creating a simple web application that predicts what object is depicted in an image. The book wraps up with an overview of the advanced features of fastai.By the end of this fastai book, you'll be able to create your own deep learning applications using fastai. You'll also have learned how to use fastai to prepare raw datasets, explore datasets, train deep learning models, and deploy trained models.
Deep Learning with Hadoop. Distributed Deep Learning with Large-Scale Data
Dipayan Dev
This book will teach you how to deploylarge-scale dataset in deep neural networks with Hadoop foroptimal performance.Starting with understanding what deeplearning is, and what the various modelsassociated with deep neural networks are, thisbook will then show you how to set up theHadoop environment for deep learning.In this book, you will also learn how toovercome the challenges that you facewhile implementing distributed deeplearning with large-scale unstructured datasets. The book willalso show you how you can implementand parallelize the widely used deep learning models such as Deep Belief Networks,Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Restricted Boltzmann machines and autoencoder using the popular deep learning library Deeplearning4j.Get in-depth mathematical explanationsand visual representations to helpyou understand the design and implementationsof Recurrent Neural network and Denoising Autoencoders withDeeplearning4j. To give you a morepractical perspective, the book will alsoteach you the implementation of large-scale video processing, image processing andnatural language processing on Hadoop.By the end of this book, you willknow how to deploy various deep neural networks indistributed systems using Hadoop.
Antonio Gulli, Sujit Pal
This book starts by introducing you to supervised learning algorithms such as simple linear regression, the classical multilayer perceptron and more sophisticated deep convolutional networks. You will also explore image processing with recognition of handwritten digit images, classification of images into different categories, and advanced objects recognition with related image annotations. An example of identification of salient points for face detection is also provided.Next you will be introduced to Recurrent Networks, which are optimized for processing sequence data such as text, audio or time series. Following that, you will learn about unsupervised learning algorithms such as Autoencoders and the very popular Generative Adversarial Networks (GANs). You will also explore non-traditional uses of neural networks as Style Transfer.Finally, you will look at reinforcement learning and its application to AI game playing, another popular direction of research and application of neural networks.