Apprentissage profond à partir de zéro

Avec la résurgence des réseaux neuronaux dans les années 2010, l'apprentissage profond est devenu essentiel pour les praticiens de l'apprentissage automatique et même pour de nombreux ingénieurs logiciels. Ce livre propose une introduction complète pour les data scientists et les ingénieurs logiciels ayant une expérience de l'apprentissage automatique. Tu commenceras par les bases de l'apprentissage profond et tu passeras rapidement aux détails des architectures avancées importantes, en mettant tout en œuvre à partir de zéro en cours de route.

L'auteur Seth Weidman te montre comment fonctionnent les réseaux neuronaux en utilisant une approche fondée sur les premiers principes. Tu apprendras à appliquer les réseaux neuronaux multicouches, les réseaux neuronaux convolutifs et les réseaux neuronaux récurrents depuis le début. Avec une compréhension approfondie du fonctionnement mathématique, informatique et conceptuel des réseaux neuronaux, tu seras prêt à réussir tous tes futurs projets d'apprentissage profond.

Ce livre fournit :

• Des modèles mentaux extrêmement clairs et approfondisâ??accompagnés d'exemples de code de travail et d'explications mathématiquesâ??pour comprendre les réseaux neuronaux.
• Des méthodes pour mettre en œuvre des réseaux neuronaux multicouches à partir de zéro, en utilisant un cadre orienté objet facile à comprendre.
• Des implémentations pratiques et des explications claires des réseaux neuronaux convolutifs et récurrents.
• Mise en œuvre de ces concepts de réseaux neuronaux à l'aide du cadre populaire PyTorch.