Python ile Derin Öğrenme

·
Okunma
·
Beğeni
·
99
Gösterim
Adı:
Python ile Derin Öğrenme
Baskı tarihi:
Eylül 2019
Sayfa sayısı:
400
Format:
Ciltli
ISBN:
9786056902420
Dil:
Türkçe
Ülke:
Türkiye
Yayınevi:
Buzdağı Yayınevi
Makine öğrenmesi son yıllarda oldukça çarpıcı bir ilerleme sağladı: Konuşma ve görüntü tanımada çok kötüydük fakat insana yakın doğruluğa geçtik, ortalama bir Go oyuncusunu yenemeyen uygulamalardan dünya şampiyonlarını yenen uygulamalar geliştirme noktasına geldik. Bu ilerlemenin arkasında derin öğrenme var.

Gelecekte derin öğrenme sadece araştırmacılar, akademik profilli mühendisler ve lisansüstü öğrenciler gibi profesyoneller tarafından değil tüm geliştiriciler tarafından kullanılacak. Herkes akıllı uygulamalar geliştirmeye ihtiyaç duyacak: Tüm işletmeler nasıl şimdi bir internet sitesine ihtiyaç duyuyorsa tüm ürünler kullanıcının oluşturduğu veriyi anlamlandırmak için akla ihtiyaç duyacak. Bundan dolayı şu an ve yakın gelecekte derin öğrenmeye hâkim uygulama geliştiricilere olan ihtiyaç katlanarak artacaktır.

Bu kitap, derin öğrenmeyi sıfırdan keşfetmek ya da derin öğrenme anlayışını genişletmek isteyen herkes için yazılmıştır. İster makine öğrenmesi üzerine çalışan bir mühendis ya da akademisyen, isterse yazılım geliştiricisi veya üniversite öğrencisi olun, bu sayfalar size çok şey katacak. İşiniz bittiğinde, derin öğrenmeyi kendi projelerinizde uygulamak için gerekli bilgi ve beceriye sahip olacaksınız.

Bu kitap, matematiksel gösterime girmekten kaçınarak derin öğrenmeyi pratik ve uygulamalı olarak öğretiyor. Nicel kavramları kod parçaları aracılığıyla açıklıyor. Makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin temel fikirleri hakkında pratik sezgiler geliştirmenizi sağlıyor. Bu kitapta, somut problemleri derin öğrenmeyi kullanarak çözmeye başlamak için bilmeniz gereken her şeyin ayrıntılı yorumuna, pratik önerileri ile hem basit hem de üst düzey açıklamalar içeren otuzdan fazla kod örneğine ulaşacaksınız.

Kod örnekleri, Python derin öğrenme kütüphanesi Keras'ı kullanarak yazılmıştır. En popüler ve en hızlı büyüyen derin öğrenme kütüphanesi olan Keras, derin öğrenmeye başlamak için en iyi araçtır.

Bu kitabı okuduktan sonra derin öğrenmenin ne olduğunu, ne zaman uygulanabilir olduğunu ve sınırlarının ne olduğunu tam olarak anlayacaksınız. Makine öğrenmesi sorunlarını çözmeniz için gerekli olan standart iş akışını bilecek ve sık karşılaşılan sorunların nasıl ele alınacağını öğreneceksiniz. Görüntü işlemeden doğal dil işlemeye kadar gerçek dünyadaki sorunların üstesinden gelmek için Keras'ı kullanabileceksiniz: Görüntü sınıflandırma, zaman serisi tahmini, duygu analizi, görüntü ve metin üretme ve daha fazlası.

François Chollet, Keras’ın yaratıcısıdır. Aynı zamanda TensorFlow makine öğrenmesi kütüphanesine katkı sağlamaktadır. CVPR, NeurIPS, ICLR, vb. alanın ana konferanslarında yayınlanmış çok sayıda makalesi bulunmaktadır. Google AI’da çalışmaktadır.
400 syf.
·Beğendi·10/10 puan
Merhaba, Yapay Zeka alanında projeler geliştiren birisiyim. Kitap hakkında detaylı inceleme videosu çekmiştim izlemek isteyenler için https://www.youtube.com/watch?v=dYSt3p4a6HY
Kapak ingiliz kartograf olan Thomas Jefferys in eserinden alınmış. Jefferys eserinde 200 yıl önce (kendisi 1700lü yıllarda yaşamış) dünya milletlerini ne kadar eşsiz ve bireysel olduğunu söylemektedir. Kıyafetler değişmeye başladı ve bu bireysellik ortadan kalktı. Manning yayınevi bir bilgisayar kitabını diğerinden ayırmanın zor olduğu bu dönemde kitabın yaratıcılığı ve farklılığını harika bir şekilde göstermiş. Kapakta 1568 yılında persli bir kadının giyim alışkanlığını gösteren resimdir.
François Chollet
Sayfa 1 - Buzdağı yayınevi
Öğrenme, girdi olarak verilen eğitim örnekler ve onlara ait hedef
sınıflar üzerinde kaybı enküçültecek model parametreleri kombinasyonlarını bulmaktır.

Tüm öğrenme sürecinde, ağdaki tüm işlemlerin türevlenebilir
zincirleme tensör işlemleri olması ve türevin zincir kuralının uygulanması ile mevcut yığındaki parametreler ile gradyan değerlerini
eşleyen bir gradyan fonksiyonu bulunabilmektedir.

loss, enküçültmek istediğiniz değer olduğundan ağın başarımını
ölçmek için bir kriter olarak kullanılabilir.

optimizer, kaybın gradyanının parametreleri nasıl güncelleyeceğini belirleyen yöntemdir. RMSProp, momentumlu SGD vb.
olabilir.

Kitabın basım bilgileri

Adı:
Python ile Derin Öğrenme
Baskı tarihi:
Eylül 2019
Sayfa sayısı:
400
Format:
Ciltli
ISBN:
9786056902420
Dil:
Türkçe
Ülke:
Türkiye
Yayınevi:
Buzdağı Yayınevi
Makine öğrenmesi son yıllarda oldukça çarpıcı bir ilerleme sağladı: Konuşma ve görüntü tanımada çok kötüydük fakat insana yakın doğruluğa geçtik, ortalama bir Go oyuncusunu yenemeyen uygulamalardan dünya şampiyonlarını yenen uygulamalar geliştirme noktasına geldik. Bu ilerlemenin arkasında derin öğrenme var.

Gelecekte derin öğrenme sadece araştırmacılar, akademik profilli mühendisler ve lisansüstü öğrenciler gibi profesyoneller tarafından değil tüm geliştiriciler tarafından kullanılacak. Herkes akıllı uygulamalar geliştirmeye ihtiyaç duyacak: Tüm işletmeler nasıl şimdi bir internet sitesine ihtiyaç duyuyorsa tüm ürünler kullanıcının oluşturduğu veriyi anlamlandırmak için akla ihtiyaç duyacak. Bundan dolayı şu an ve yakın gelecekte derin öğrenmeye hâkim uygulama geliştiricilere olan ihtiyaç katlanarak artacaktır.

Bu kitap, derin öğrenmeyi sıfırdan keşfetmek ya da derin öğrenme anlayışını genişletmek isteyen herkes için yazılmıştır. İster makine öğrenmesi üzerine çalışan bir mühendis ya da akademisyen, isterse yazılım geliştiricisi veya üniversite öğrencisi olun, bu sayfalar size çok şey katacak. İşiniz bittiğinde, derin öğrenmeyi kendi projelerinizde uygulamak için gerekli bilgi ve beceriye sahip olacaksınız.

Bu kitap, matematiksel gösterime girmekten kaçınarak derin öğrenmeyi pratik ve uygulamalı olarak öğretiyor. Nicel kavramları kod parçaları aracılığıyla açıklıyor. Makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin temel fikirleri hakkında pratik sezgiler geliştirmenizi sağlıyor. Bu kitapta, somut problemleri derin öğrenmeyi kullanarak çözmeye başlamak için bilmeniz gereken her şeyin ayrıntılı yorumuna, pratik önerileri ile hem basit hem de üst düzey açıklamalar içeren otuzdan fazla kod örneğine ulaşacaksınız.

Kod örnekleri, Python derin öğrenme kütüphanesi Keras'ı kullanarak yazılmıştır. En popüler ve en hızlı büyüyen derin öğrenme kütüphanesi olan Keras, derin öğrenmeye başlamak için en iyi araçtır.

Bu kitabı okuduktan sonra derin öğrenmenin ne olduğunu, ne zaman uygulanabilir olduğunu ve sınırlarının ne olduğunu tam olarak anlayacaksınız. Makine öğrenmesi sorunlarını çözmeniz için gerekli olan standart iş akışını bilecek ve sık karşılaşılan sorunların nasıl ele alınacağını öğreneceksiniz. Görüntü işlemeden doğal dil işlemeye kadar gerçek dünyadaki sorunların üstesinden gelmek için Keras'ı kullanabileceksiniz: Görüntü sınıflandırma, zaman serisi tahmini, duygu analizi, görüntü ve metin üretme ve daha fazlası.

François Chollet, Keras’ın yaratıcısıdır. Aynı zamanda TensorFlow makine öğrenmesi kütüphanesine katkı sağlamaktadır. CVPR, NeurIPS, ICLR, vb. alanın ana konferanslarında yayınlanmış çok sayıda makalesi bulunmaktadır. Google AI’da çalışmaktadır.

Kitabı okuyanlar 3 okur

  • Bülent Siyah
  • Gülsüm Yiğit
  • Afşin

Kitap istatistikleri

Okur puanlamaları

10
%66.7 (2)
9
%33.3 (1)
8
%0
7
%0
6
%0
5
%0
4
%0
3
%0
2
%0
1
%0