Livre d'apprentissage en profondeur, L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui est une méthode pour apprendre aux ordinateurs à apprendre à partir de données, sans être explicitement programmé. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont basés sur des réseaux de neurones artificiels de type cerveau.
L'apprentissage en profondeur s'est révélé très prometteur dans un certain nombre de domaines, notamment la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et la reconnaissance d'images. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur peuvent apprendre à reconnaître des modèles dans les données et peuvent améliorer leurs performances à mesure qu'ils reçoivent plus de données.
L'un des avantages de l'apprentissage en profondeur est qu'il peut être utilisé pour entraîner des ordinateurs à reconnaître des objets dans des images ou des vidéos. Par exemple, un algorithme d'apprentissage en profondeur peut être utilisé pour distinguer différents types d'animaux.
Les algorithmes d'apprentissage en profondeur peuvent également être utilisés pour reconnaître des modèles dans le texte. Par exemple, un algorithme d'apprentissage en profondeur peut être utilisé pour distinguer différents types de texte, tels que des e-mails, des articles de blog et des articles de presse.
Les algorithmes d'apprentissage en profondeur peuvent également être utilisés pour reconnaître des modèles dans les données, tels que les modèles qui se produisent dans les données financières. Par exemple, un algorithme d'apprentissage en profondeur peut être utilisé pour prédire les cours des actions.
Algorithmes d'apprentissage profond peut également être utilisé pour reconnaître des modèles dans les données, tels que les modèles qui se produisent dans les données médicales. Par exemple, un algorithme d'apprentissage en profondeur peut être utilisé pour prédire la probabilité qu'un patient développe une certaine maladie.
L'apprentissage en profondeur est un outil puissant pour apprendre aux ordinateurs à apprendre à partir des données. Algorithmes d'apprentissage profond peuvent être utilisés pour reconnaître des modèles dans les données et peuvent améliorer leurs performances à mesure qu'ils reçoivent plus de données.
Top 5 des livres d'apprentissage en profondeur
Les avantages de l'apprentissage à partir de livres varient en fonction de l'individu et du sujet d'étude spécifique. Cependant, le meilleur livre d'apprentissage en profondeur peut être très bénéfique pour approfondir sa compréhension d'un sujet et apprendre de nouvelles informations. Les meilleurs livres d'apprentissage en profondeur peuvent fournir des explications approfondies de concepts complexes et offrir une multitude de ressources supplémentaires, telles que des exercices et des études de cas, pour aider les apprenants à appliquer ce qu'ils ont appris.
Les 5 meilleurs livres d'apprentissage en profondeur sont :
Une description détaillée des meilleurs livres d'apprentissage en profondeur est donnée ci-dessous. Nous vous recommandons également de visitez le site officiel de Datacamp, où vous pouvez apprendre des experts. :
1. Apprentissage en profondeur avec Python - écrit par François Chollet
Apprentissage en profondeur avec Python | Néonpolice
Si vous voulez en savoir plus sur l'apprentissage en profondeur, ce livre est fait pour vous. Écrit par François Chollet, un expert en apprentissage profond, ce livre fournit un guide complet sur le sujet. Vous apprendrez les bases de l'apprentissage en profondeur, comment le mettre en œuvre et comment l'utiliser pour améliorer vos propres projets.
L'apprentissage en profondeur est un sujet complexe, mais ce livre le décompose en un langage facile à comprendre. Vous commencerez par une introduction aux bases de l'apprentissage en profondeur, y compris les réseaux de neurones, TensorFlow et Keras. Vous apprendrez ensuite à utiliser ces outils pour créer vos propres modèles d'apprentissage en profondeur.
Ce livre regorge d'exemples concrets pour vous aider à comprendre l'apprentissage en profondeur en action. Vous apprendrez à utiliser l'apprentissage en profondeur pour améliorer vos propres projets, notamment la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, etc.
Si vous souhaitez en savoir plus sur l'apprentissage en profondeur, ce livre est fait pour vous. Il fournit un guide complet sur le sujet, avec de nombreux exemples concrets pour vous aider à le comprendre en action.
2. Apprentissage en profondeur BlackGrokking par Andrew W. Trask
Apprentissage en profondeur BlackGrokking par Andrew W. Trask | Néonpolice
L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui concerne les algorithmes qui apprennent à représenter des données dans plusieurs couches d'abstraction. Ces algorithmes sont appelés réseaux d'apprentissage en profondeur, et ils sont un type de réseau de neurones. Les réseaux d'apprentissage en profondeur sont similaires aux autres réseaux de neurones, mais ils sont composés de plusieurs couches ou profondeurs, d'où le nom d'apprentissage en profondeur.
Les réseaux d'apprentissage en profondeur ont connu un grand succès dans une grande variété de tâches, notamment la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la traduction automatique. Dans ce livre, nous allons explorer les bases des réseaux d'apprentissage en profondeur et comment les utiliser.
Nous commencerons par discuter des bases des réseaux d'apprentissage en profondeur, y compris la structure et le fonctionnement de ces réseaux. Nous verrons ensuite comment former des réseaux d'apprentissage en profondeur et comment les utiliser pour résoudre diverses tâches. Enfin, nous discuterons de certains des défis et des limites de réseaux d'apprentissage en profondeur.
3. Réseaux de neurones et apprentissage en profondeur - par Charu C. Aggarwal
Réseaux de neurones et apprentissage en profondeur - par Charu C. Aggarwal | Néonpolice
Ce manuel fournit une introduction complète à l'apprentissage en profondeur et aux réseaux de neurones. Après avoir couvert les bases des réseaux de neurones, le livre passe à l'apprentissage en profondeur, y compris les réseaux de neurones profonds, les réseaux de neurones convolutionnels et les réseaux de neurones récurrents. Le livre traite également d'importants l'apprentissage en profondeur applications telles que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale.
Chaque chapitre comprend une série d'exercices, avec des solutions disponibles sur le site de l'auteur. Le livre convient aux étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs en informatique, en ingénierie et dans les disciplines connexes.
4. Fondamentaux de l'apprentissage en profondeur : conception d'algorithmes d'apprentissage automatique de nouvelle génération par Nithin Buduma, Nikhil Buduma et Joe Papa
Fondamentaux de l'apprentissage en profondeur Conception d'algorithmes d'apprentissage automatique de nouvelle génération par Nithin Buduma, Nikhil Buduma et Joe Papa | Néonpolice
Ce livre est un guide complet de la théorie et de la pratique de l'apprentissage en profondeur. Il commence par un aperçu des concepts d'apprentissage en profondeur, puis passe à une discussion sur les algorithmes et les architectures d'apprentissage en profondeur. Le livre couvre également des sujets importants tels que le prétraitement des données, le débogage et l'optimisation des performances. Enfin, le livre fournit quelques études de cas qui démontrent comment l'apprentissage en profondeur peut être utilisé pour résoudre des problèmes du monde réel.
Le livre vise à introduire la discipline sans jargon technique. Basé sur des exemples pratiques de code basé sur Python, le livre vous guide à travers certains des cas d'utilisation d'apprentissage en profondeur les plus courants, du traitement d'image et analyse de texte pour construire des modèles d'apprentissage pour le renfort.
5. Apprentissage en profondeur avec R par François Chollet, Tomasz Kalinowski et JJ Allaire
Deep Learning avec R par François Chollet, Tomasz Kalinowski et JJ Allaire | Néonpolice
Ce livre est un guide complet de l'apprentissage en profondeur avec R. Il commence par les bases de l'apprentissage en profondeur, telles que la régression linéaire et les perceptrons multicouches, puis passe à des sujets plus avancés, tels que les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents et architectures d'apprentissage profond.
Le livre comprend également un certain nombre d'exercices pratiques qui vous aideront à appliquer l'apprentissage en profondeur à vos propres données. Vous apprendrez à utiliser les bibliothèques TensorFlow et Keras pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur, et vous apprendrez également à utiliser R pour prétraiter des données, former des modèles et évaluer les résultats.
Dans l'ensemble, ce livre fournit une introduction approfondie à l'apprentissage en profondeur avec R, et il sera d'un grand intérêt pour les scientifiques des données et les experts en apprentissage automatique.
Deep Learning with R, Second Edition est un guide pratique d'apprentissage en profondeur utilisant le langage R. En parcourant ce livre, vous saisirez rapidement les idées de base de l'apprentissage en profondeur. Des explications intuitives, des illustrations nettes et des exemples clairs vous guident à travers les compétences clés de DL comme le traitement d'image et la manipulation de texte et même des fonctionnalités avancées comme les transformateurs. Cette nouvelle édition révisée et augmentée est une adaptation de Apprentissage en profondeur avec Python, deuxième édition par François Chollet, créateur de la bibliothèque Keras.
Conclusion
L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones pour apprendre à effectuer des tâches. Limite de 10 000 caractères ! Un réseau de neurones se compose de couches interconnectées de nœuds de traitement ou de neurones, qui peuvent reconnaître des modèles dans les données d'entrée. Les réseaux d'apprentissage en profondeur peuvent avoir de nombreuses couches qui leur permettent d'apprendre des modèles plus complexes. Réseaux d'apprentissage en profondeur ont réussi dans des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la traduction automatique. Pour plus d'informations sur Deep Learning Books visitez le site officiel de Néonpolice
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