Глибоке навчання: готові рішення. Давід Осінга.

Технологія глибокого навчання не така складна, як багато хто вважає. Донедавна на її вивчення вирушали роки, але з появою таких фреймів, як-от Keras и TensorFlow, інженери-програмісти, які не мають досвіду в цій галузі, можуть швидко почати створювати робочі програми. Завдяки готовим прикладам, наведених у книзі, ви навчитеся виконувати завдання, пов'язані з класифікацією та генеруванням тексту, зображень і музики.

У кожному розділі описується кілька рішень, об'єднуваних в єдиний проєкт, наприклад, застосунок, що реалізує тренування музичної рекомендованої системи. Також є розділ з описом методик, які в разі потреби допоможуть виконатиладка нейронної мережі. Усі приклади написані мовою Python і доступні як набір блокнотів.

Основні теми книги:

• Використання векторних уявлень слів для обчислення схожості текстів
• Побудова рекомендованої системи фільмів на основі посилання вундиці
• Візуалізація внутрішніх станів нейронної мережі
• Створення моделі, що рекомендує емодзі для фрагментів тексту
• Повторне використання попередньо навчених мереж для створення служби зворотного пошуку зображень
• Генерування піктограм за допомогою генеративно-стягувальних мереж (GAN), автокодувальників і рекуратних мереж (RNN)
• Розпізнавання музичних жанрів і індексування колекцій пісень

Девід Осінга — досвідчений інженер-програміст, який раніше працював у Google, засновник трьох стартапів.

Веде популярний сайт програмних проєктів, присвячений зокрема машинному навчання.