Le deep learning avec TensorFlow

Le deep learning avec TensorFlow

Mise en oeuvre et cas concrets

  • Nombre de pages : 256 pages
  • Date de parution : 22/11/2017 
  • EAN13 : 9782100759934

Une initiation à des projets Deep Learning ou Apprentissage profond et à la modélisation de réseaux de neurones. Une découverte de TensorFlow, le framework de Google, est abordée pour faire tourner les programmes d'exemples.

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Actualisé le 12/12/2017

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Résumé

Mise en oeuvre et cas concrets
Le Machine Learning (apprentissage automatique) se répand aujourd'hui rapidement dans presque tous les secteurs d'activité. Certaines de ses techniques reposent sur les réseaux de neurones artificiels ; quand ces réseaux comptent un nombre important de couches, on parle alors de Deep Learning (apprentissage profond).
L'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Deep Learning et de vous montrer, grâce à de nombreux exemples de code accessibles en ligne, comment les mettre en pratique.
Nous utiliserons TensorFlow, un outil open source très efficace pour entraîner des réseaux de neurones artificiels. Comprendre les bases du Deep Learning, et apprendre à utiliser TensorFlow.
Ouvrir les boîtes noires pour comprendre comment fonctionnent les algorithmes.
Comprendre comment distribuer les réseaux de neurones sur plusieurs processeurs.
Analyser des images à l'aide de réseaux de neurones à convolution.
Créer un système de traduction automatique à l'aide de réseaux de neurones récurrents. Construire des autoencodeurs doués de créativité.
Aborder l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) et être capable de construire un agent capable d'apprendre à jouer tout seul.

Traduit de l'anglais par Hervé Soulard

Extraits

Caractéristiques

 PAPIER
Editeur(s)Dunod
Auteur(s)Aurélien Géron
Parution 22/11/2017
Edition  1ère édition
Nb de pages 256
Format 18 x 25
CouvertureBroché
Poids 740
IntérieurNoir et Blanc
EAN13 9782100759934
ISBN13 978-2-10-075993-4

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