У цій книзі розглядаються тонкощі внутрішньої роботи моделі глибокого навчання. Він розглядає техніку та методи, які можуть не лише підвищити продуктивність ваших архітектурних навичок машинного навчання, а й вводить нові концепції. Правильно реалізовані, вони можуть виділити вашу модель глибокого навчання серед усіх інших моделей. Ця книга не лише зосереджена на теоретичних і концептуальних сферах таких знань, але також надає однакове значення перевірці цієї інформації. Ми робимо це, додаючи деякі загальні практичні приклади та демонстрації, для яких ви зазвичай будуєте глибоке навчання, отже даючи вам найкраще з обох світів. Основні особливості цієї книги включають: Оновлення основ моделі глибокого навчання та нейронних мереж і зв’язування їх із передовими знаннями, викладеними в цій книзі, зміцнення попередніх знань читача та перетворення їх на розуміння експертного рівня. Підкреслення цих завдань які зазвичай вимагаються від моделей глибокого навчання та вдихають у них нове життя шляхом впровадження нових технік, методів та елементів, які дозволяють моделі значно покращити продуктивність моделей глибокого навчання для таких завдань. Обговорення експериментально перевірених методів, які, як відомо, мають позитивний вплив на ефективність моделі. Заборонено використання математичних нотацій у прикладах, детально описаних у цій книзі, щоб концепції могли легко засвоїти та опанувати програмісти, які не мають математичної підготовки, тому надавати пріоритет чіткості концепцій. Пам’ятайте про цю вимогу , у прикладах використовується код Numpy, оскільки він найкраще представляє, що насправді означає код і його призначення. Якщо ви хочете вивчити розширені стратегії для Python, ця книга для вас. Натисніть кнопку «Купити зараз», щоб почати сьогодні!