Глубокое обучение быстро развивается, открывая все новые и новые возможности создания ПО. Это не только автоматический перевод текстов с одного языка на другой, распознавание изображений, но и многое другое. Глубокое обучение превратилось в важный навык, необходимый каждому разработчику. Keras и TensorFlow облегчают жизнь разработчикам и позволяют легко работать даже тем, кто не имеет глубоких знаний в области математики или науки о данных. Настало время познакомиться с глубоким обучением и мощной библиотекой Keras! В этом расширенном и дополненном издании создатель библиотеки Keras — Франсуа Шолле — делится своими знаниями и с новичками, и с опытными специалистами.

Перед вами второе, расширенное в 1.5 раза издание бестселлера от автора библиотеки Keras. Умение работать с моделями глубокого обучения стало важным навыком современных ученых, исследователей и программистов. API языка R для Keras и TensorFlow делает глубокое обучение доступным для всех пользователей R, даже если у них нет опыта работы с машинным обучением или нейронными сетями. Интуитивно понятные объяснения, четкие иллюстрации и наглядные примеры помогут вам освоить основные навыки глубокого обучения с помощью R, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка, работа с текстом, и даже изучить передовую архитектуру Transformer.

Благодаря серии выдающихся достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на данных. Новое издание книги-бестселлера, опирающееся на конкретные примеры, минимум теории и готовые фреймворки Python производственного уровня, поможет вам получить интуитивное представление о концепциях и инструментах, предназначенных для построения интеллектуальных систем.

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас. Книга оказалась очень большой, поэтому я сделал ее двухтомником с примерно одинаковым размером. Поскольку двухтомник является, по существу, одной книгой, второй том начинается там, где заканчивается первый. В первом томе изложены фундаментальные основы глубокого обучения. Второй том посвящен нейронным сетям – быстро развивающемуся направлению машинного обучения.

Второй том посвящен нейронным сетям – быстро развивающемуся направлению машинного обучения. Многие инструменты машинного обучения и особенно глубокого обучения имеются в многочисленных библиотеках со свободным доступом, которые любой при желании может немедленно загрузить. Но хотя эти инструменты легко доступны и легко устанавливаемы, они все же требуют значительных технических знаний для правильного их применения. В главах 15, 23 и 24 мы будем обсуждать научную библиотеку машинного обучения Scikit-learn и библиотеку глубокого обучения Keras.