Pomysł, by komputery wykorzystywać do generowania inteligentnych rozwiązań, narodził się w zamierzchłych dla informatyki czasach, mniej więcej w połowie XX wieku. Bardzo długo jednak idea ta - z powodu ograniczeń technologicznych - nie mogła wyjść poza rozważania teoretyczne.
Dziś osoby zainteresowane uczeniem głębokim są w komfortowej sytuacji: mogą korzystać z ogólnie dostępnych frameworków uczenia głębokiego, sięgać po ogromne zbiory danych, a ponadto wyniki tego rodzaju badań znalazły się w centrum zainteresowania biznesu. Okazuje się, że nawet bez szczególnego przygotowania teoretycznego można budować i udoskonalać potężne modele sieci neuronowych oraz uczenia głębokiego i wdrażać je w konkretnych sytuacjach.
Zamieszczone tu receptury pozwolą Ci sprawnie zaznajomić się z takimi zastosowaniami uczenia głębokiego jak klasyfikacja, generowanie tekstów, obrazów i muzyki. Cennym elementem książki są informacje o rozwiązywaniu problemów z sieciami neuronowymi - testowanie sieci wciąż jest trudnym zagadnieniem.
Ponadto znalazły się w niej porady dotyczące pozyskiwania danych niezbędnych do trenowania sieci, a także receptury, dzięki którym łatwiej zacząć użytkować modele w środowiskach produkcyjnych. Z tej książki dowiesz się, jak: tworzyć użyteczne aplikacje, które docenią użytkownicy obliczać podobieństwo tekstów wizualizować wewnętrzny stan systemu sztucznej inteligencji napisać usługę odwrotnego wyszukiwania obrazów za pomocą wyuczonych sieci wykorzystać sieci GAN, autoenkodery i LSTM do generowania ikon wykrywać style w utworach muzycznych Uczenie głębokie - rzecz dla kreatywnych filozofów z myszą w dłoni!
