Концепції, методи та інструменти для створення інтелектуальних систем. Нейронні нейронні мережі мають дивовижний потенціал. Досягнення останніх років дали процеси глибокого навчання абсолютно нової якості. В даний час навіть програмісти, які не відомі в цій технології, можуть використовувати прості та надзвичайно ефективні інструменти, які дозволяють ефективно впроваджувати програми навчання даних. Ви знайдете розумні, інтуїтивні пояснення, а також багато практичних порад! Франсуа Чоллет, творець третє видання інтерфейсу Kerasto інтерфейсу найкращого посібника з продажу машинного навчання. Книга адресована людям, які хочуть увійти у світ машинного навчання - з мінімальними навичками програмування. Тут було включено мінімум теорій, а процес навчання сприяє численними прикладами та вправами. Завдяки цьому ви засвоїте необхідні поняття та навчитеся використовувати готові виробничі платформи Python: Scikit-Learn, Keras та TensorFlow. Це питання показує різні методики - від простої лінійної регресії до глибоких нейронних мереж. Ви швидко дізнаєтесь, як створювати робочі інтелектуальні системи! У книзі, серед інших: Використання Scikit-Searn, з моделями TensorFlow та Keras: Вектори, що несуть навантаження, дерева рішень, випадкові ліси та командні методи. Не-субординатне навчання: зменшення розмірності, фокусування аналізу, виявлення аномалій нейронних мереж: збройні мережі: мережі зброї, засоби захисту. Моделі дифузії та навчання трансформаторів та впровадження нейронних мереж - це відмінне ознайомлення з теоретичними та практичними міркуваннями щодо вирішення проблем з використанням нейронних мереж! Піт Варден, мобільний керівник проекту Tensor Flowtuń та навчіть сучасних нейронних мереж!