Шаблоны и практика глубокого обучения
Книга представляет собой практическое руководство по созданию приложений глубокого обучения, основанное на десятилетнем опыте работы автора в этой области. В ней рассматриваются актуальные примеры и проверенные методики, которые помогут сэкономить время на пробах и ошибках.
Издание охватывает основы машинного обучения, глубокие нейронные сети, сверточные и остаточные сети, а также процесс тренировки моделей. Особое внимание уделяется шаблонам конструирования, включая процедурное конструирование, широкие и мобильные сверточные сети, альтернативные шаблоны связности и автокодировщики.
В книге также подробно разбираются вопросы работы с конвейерами: гиперпараметрическая настройка, перенос обучения, распределения данных, конвейер данных, а также конвейер тренировки и развертывания. Это делает издание ценным ресурсом для инженеров, занимающихся полным циклом разработки ML-решений.
Автор предлагает советы по развертыванию, тестированию и техническому сопровождению проектов, что позволяет читателям не только освоить теоретические основы, но и получить практические навыки для реализации собственных решений.
