Learn Keras for Deep Neural Networks
Autor Jojo Moolayilen Limba Engleză Paperback – 7 dec 2018
Observăm că Jojo Moolayil își construiește întreaga abordare pe o experiență practică solidă în transformarea conceptelor matematice complexe în abstracții de programare accesibile. În Learn Keras for Deep Neural Networks, autorul propune un parcurs rapid, eliminând barierele teoretice dense în favoarea unei implementări directe. Față de lucrarea sa anterioară, Deep Learning with Python, care explora ecosistemul PyTorch, acest volum se concentrează pe simplitatea și eficiența framework-ului Keras, oferind o alternativă mai prietenoasă pentru cei care prioritizează viteza de dezvoltare în medii de producție. Structura cărții este organizată riguros în trei secțiuni. Primele capitole stabilesc fundamentele și diferențele față de machine learning-ul tradițional, trecând rapid la acțiune prin utilizarea unor seturi de date Kaggle pentru probleme de regresiune și clasificare. Merită menționat că volumul nu se oprește la simpla antrenare a modelelor; capitolele 4 și 5 sunt dedicate măsurării performanței și reglării hiperparametrilor, aspecte critice pentru obținerea unor soluții robuste. Abordarea diferă de Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow de Aurélien Géron prin faptul că este mult mai puțin abstractă și mai concentrată pe un singur framework, fiind ideală pentru cei care doresc să implementeze rapid soluții enterprise fără a naviga prin complexitatea întregului ecosistem Scikit-Learn. Putem afirma că punctul forte al cărții este pragmatismul. De la debugging la integrarea modelelor ca servicii web, conținutul este calibrat pentru a transforma un inginer software într-un practicant de deep learning capabil să livreze rezultate concrete într-un timp scurt.
Preț: 203.46 lei
Preț vechi: 254.33 lei
-20%
Carte disponibilă
Livrare economică 16-30 mai
Specificații
ISBN-10: 1484242394
Pagini: 200
Ilustrații: XV, 182 p. 37 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 x 12 mm
Greutate: 0.31 kg
Ediția:First Edition
Editura: Apress
Locul publicării:Berkeley, CA, United States
De ce să citești această carte
Recomandăm această carte inginerilor software care doresc o tranziție rapidă spre inteligența artificială fără a se pierde în demonstrații matematice excesive. Câștigați o metodologie clară pentru a proiecta, valida și livra rețele neuronale în proiecte reale de business. Este un ghid esențial pentru cei care au nevoie de rezultate aplicabile, transformând teoria deep learning într-un set de competențe gata de utilizat în producție.
Despre autor
Jojo Moolayil este un expert în inteligență artificială și autor specializat în transformarea tehnologiilor complexe în ghiduri aplicabile pentru dezvoltatori. Cu o experiență vastă în implementarea soluțiilor de deep learning în medii enterprise, acesta a documentat utilizarea celor mai populare framework-uri actuale, de la PyTorch la Keras. În lucrările sale, pune accent pe puntea dintre cercetarea academică și ingineria software, oferind instrumente practice pentru rezolvarea problemelor de business prin intermediul algoritmilor de învățare supervizată.
Descriere scurtă
The overall book comprises three sections with two chapters in each section. The first section prepares you with all the necessary basics to get started in deep learning. Chapter 1 introduces you to the world of deep learning and its difference from machine learning, the choices of frameworks for deep learning, and the Keras ecosystem. You will cover a real-life business problem that can be solved by supervised learning algorithms with deep neural networks. You’ll tackle one use case for regression and another for classification leveraging popular Kaggle datasets.
Later, you will see an interesting and challenging part of deep learning: hyperparameter tuning; helping you further improve your models when building robust deep learning applications. Finally, you’ll further hone your skills in deep learning and cover areas of active development and research in deep learning.
At the end of Learn Keras for Deep Neural Networks, you will have a thorough understanding of deep learning principles and have practical hands-on experience in developing enterprise-grade deep learning solutions in Keras.
What You’ll Learn
Software engineers and data engineers with basic programming skills in any language and who are keen on exploring deep learning for a career move or an enterprise project.