Apprentissage profond facile avec Hyukpenheim !
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Description
Introduction au livre
« Hyukpenheim's Easy! Deep Learning » est un guide essentiel pour les néophytes en apprentissage profond. Il aborde tous les aspects, des fondamentaux de l'intelligence artificielle aux concepts clés de l'apprentissage profond, notamment les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et récurrents (RNN). Écrit par Hyukpenheim, docteur de KAIST et youtubeur actif, cet ouvrage vise à appréhender systématiquement les principes de l'apprentissage profond grâce à des analogies intuitives.
Grâce aux explications claires de l'auteur, même les concepts complexes de l'apprentissage profond peuvent être facilement compris par les débutants, et plus de 280 illustrations et cours vidéo facilitent l'apprentissage.
De plus, pour les lecteurs qui n'ont pas de bases en mathématiques, des concepts mathématiques essentiels tels que les fonctions et le calcul différentiel et intégral sont fournis en annexes afin de faciliter l'apprentissage.
Ce livre aide tout le monde, des débutants qui découvrent l'apprentissage profond aux praticiens ayant déjà quelques connaissances, à acquérir les connaissances nécessaires pour comprendre en profondeur l'apprentissage profond.
« Hyukpenheim's Easy! Deep Learning » est le manuel de référence pour acquérir de solides bases en apprentissage profond, alliant des explications claires et accessibles à une pratique concrète.
Grâce aux explications claires de l'auteur, même les concepts complexes de l'apprentissage profond peuvent être facilement compris par les débutants, et plus de 280 illustrations et cours vidéo facilitent l'apprentissage.
De plus, pour les lecteurs qui n'ont pas de bases en mathématiques, des concepts mathématiques essentiels tels que les fonctions et le calcul différentiel et intégral sont fournis en annexes afin de faciliter l'apprentissage.
Ce livre aide tout le monde, des débutants qui découvrent l'apprentissage profond aux praticiens ayant déjà quelques connaissances, à acquérir les connaissances nécessaires pour comprendre en profondeur l'apprentissage profond.
« Hyukpenheim's Easy! Deep Learning » est le manuel de référence pour acquérir de solides bases en apprentissage profond, alliant des explications claires et accessibles à une pratique concrète.
- Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre.
Aperçu
indice
Note de l'auteur
Comment consulter ce livre
Chapitre 1 - Pourquoi l'IA est-elle si en vogue en ce moment ?
- 1.1 IA (Intelligence Artificielle) vs ML (Apprentissage Automatique) vs DL (Apprentissage Profond)
- 1.2 Approche basée sur des règles vs. approche basée sur les données
- 1.3 Comment l'IA classe-t-elle les images ?
- 1.4 Comment l'IA traduit-elle ?
- 1,5 Apprentissage supervisé
- 1.6 Apprentissage auto-supervisé
- 1.7 Apprentissage non supervisé
- 1.8 Apprentissage par renforcement
Chapitre 2 - Réseaux de neurones artificiels, régression linéaire et techniques d'optimisation
- 2.1 Réseaux de neurones artificiels : Compréhension intuitive du poids et du biais
- 2.2 Réseaux de neurones artificiels et MLP (Perceptron multicouche)
- 2.3 Les réseaux neuronaux artificiels sont des fonctions !
- 2.4 Régression linéaire : du concept à l’algorithme, étape par étape
- Descente en pente de 2,5
2.5.1 Deux problèmes de descente de gradient
- 2.6 Initialisation du poids
- 2.7 Descente de gradient stochastique
- Descente en gradient par mini-lots de 2,8
- 2.8.1 Ajustement de la taille des lots et du taux d'apprentissage
- 2,9 Momentum
- 2.10 RMSProp (Propagation de la racine carrée moyenne)
- 2.11 Adam (Estimation adaptative du moment)
- 2.12 Données de validation
- 2.12.1 Validation croisée à K plis
Chapitre 3 - Apprentissage profond : ce que je veux savoir
- 3.1 MLP, représentation par matrices et vecteurs
- 3.2 L'importance de l'activation non linéaire
- 3.3 Rétropropagation
- 3.3.1 Pourquoi la propagation avant est nécessaire dans le processus d'apprentissage
Chapitre 4 - Classification binaire et classification multiclasse
- 4.1 Classification binaire à l'aide de la fonction échelon unitaire
- 4.1.1 Deux problèmes liés à la fonction échelon unitaire et à la fonction sigmoïde
- 4.2 Classification binaire par fonction sigmoïde
- 4.2.1 av. J.-C. (Entropie croisée binaire) Perte
- 4.2.2 Régression logistique
- Perte de 4,3 MSE par rapport à la perte BCE
- 4.4 Apprentissage profond et estimation du maximum de vraisemblance (MLE)
- 4.4.1 Fonction de perte et NLL (log-vraisemblance négative)
- 4.5 Multi-classification
- 4.5.1 Softmax
- 4.5.2 Perte d'entropie croisée
- 4.5.3 Régression Softmax
Chapitre 5 - Réseaux neuronaux artificiels : quelles sont leurs limites ?
- 5.1 Théorème d'approximation universelle
- 5.2 Démonstration du théorème d'approximation universelle
- 5.3 Théorème d'approximation universelle : idées fausses et vérités
Chapitre 6 - Problèmes chroniques et solutions dans les réseaux neuronaux profonds
- 6.1 Disparition du gradient et sous-ajustement
- 6.1.1 ReLU (Unité linéaire rectifiée)
- 6.1.2 Analyse des résultats expérimentaux de la fonction sigmoïde par rapport à la fonction ReLU
- 6.1.3 ReLU Après cela...
- 6.1.4 Normalisation par lots
- 6.1.5 Analyse des résultats de l'expérience de normalisation par lots
- 6.1.6 Normalisation des couches
- 6.2 Problème de paysage de perte et connexion de saut de ResNet
- 6.3 Surajustement
- 6.3.1 Augmentation des données
- 6.3.2 Abandon
- 6.3.3 Application du dropout aux auto-encodeurs et analyse des résultats expérimentaux
- 6.3.4 Régularisation
- 6.3.5 Régularisation et MAP (Maximum A Posteriori)
6.3.6 Analyse des résultats expérimentaux de la régularisation L2 par rapport à la régularisation L1
Chapitre 7 - Pourquoi les CNN sont-ils largement utilisés pour les données d'images ?
- 7.1 Comment CNN a-t-elle imité la pensée humaine ?
- 7.2 Problèmes liés aux couches FC dans la reconnaissance d'images
- 7.3 Fonctionnement de la convolution
- 7.3.1 Comment la convolution extrait-elle des caractéristiques spécifiques à l'emplacement ?
- 7.3.2 Carte des fonctionnalités
- 7.3.3 L'IA détermine quelles caractéristiques extraire !
- 7.4 Convolution pour entrée multicanal
- 7.5 Signification de la convolution 1x1
- 7.6 Rembourrage et foulée
- Couche de mise en commun 7.7
- 7.8 Structure globale du CNN : de l’extraction de caractéristiques à la classification
- Analyse des résultats expérimentaux des cartes de caractéristiques CNN
- 7.10 VGGNet Anatomie complète
- 7.10.1 Concept de champ réceptif et raison du passage multiple à travers les couches de convolution
- Réflexions supplémentaires sur CNN le 11 juillet
Chapitre 8 - Pourquoi les transformateurs sont-ils meilleurs que les RNN ?
- 8.1 Données continues et tokenisation
- 8.2 Fonctionnement des RNN
- 8.3 Prédiction du prochain jeton
- 8.4 Limitations structurelles des RNN
- 8.5 Différents types de RNN
- 8.6 Concepts et problématiques liés aux séquences seq2seq
- 8.7 Attention : Utilisation de vecteurs de contexte différents à chaque instant
- 8.7.1 Attention : Création d'un vecteur de contexte
- 8.7.2 Principes d'apprentissage et interprétation de l'attention
- 8.7.3 Deux problèmes avec RNN+Attention
- 8.8 Auto-attention du transformateur
- 8.9 En conclusion...
Annexe : Fondements essentiels des mathématiques pour l'apprentissage en profondeur
- Leçon 1-1.
fonction
- Leçons 1-2.
fonction logarithmique
- Leçon 2-1.
Vecteurs et matrices
- Cours 2-2.
Préposition et produit intérieur
- Leçon 3-1.
Limites et argument epsilon-delta
- 3-2ème classe.
Différenciation et dérivés
- 3-3 classes.
règle de la chaîne
- 3-4 forts.
Différenciation partielle et gradient
- Classe 4-1.
Variables aléatoires et distributions de probabilité
- 4-2 solide.
Moyenne et variance
- 4-3 forts.
Distribution uniforme et distribution normale
- Leçon 5-1. Estimation du maximum de vraisemblance (EMV)
- Leçon 5-2. Maximum A Posteriori (MAP)
- 6ème cours.
Fondements de la théorie de l'information
Comment consulter ce livre
Chapitre 1 - Pourquoi l'IA est-elle si en vogue en ce moment ?
- 1.1 IA (Intelligence Artificielle) vs ML (Apprentissage Automatique) vs DL (Apprentissage Profond)
- 1.2 Approche basée sur des règles vs. approche basée sur les données
- 1.3 Comment l'IA classe-t-elle les images ?
- 1.4 Comment l'IA traduit-elle ?
- 1,5 Apprentissage supervisé
- 1.6 Apprentissage auto-supervisé
- 1.7 Apprentissage non supervisé
- 1.8 Apprentissage par renforcement
Chapitre 2 - Réseaux de neurones artificiels, régression linéaire et techniques d'optimisation
- 2.1 Réseaux de neurones artificiels : Compréhension intuitive du poids et du biais
- 2.2 Réseaux de neurones artificiels et MLP (Perceptron multicouche)
- 2.3 Les réseaux neuronaux artificiels sont des fonctions !
- 2.4 Régression linéaire : du concept à l’algorithme, étape par étape
- Descente en pente de 2,5
2.5.1 Deux problèmes de descente de gradient
- 2.6 Initialisation du poids
- 2.7 Descente de gradient stochastique
- Descente en gradient par mini-lots de 2,8
- 2.8.1 Ajustement de la taille des lots et du taux d'apprentissage
- 2,9 Momentum
- 2.10 RMSProp (Propagation de la racine carrée moyenne)
- 2.11 Adam (Estimation adaptative du moment)
- 2.12 Données de validation
- 2.12.1 Validation croisée à K plis
Chapitre 3 - Apprentissage profond : ce que je veux savoir
- 3.1 MLP, représentation par matrices et vecteurs
- 3.2 L'importance de l'activation non linéaire
- 3.3 Rétropropagation
- 3.3.1 Pourquoi la propagation avant est nécessaire dans le processus d'apprentissage
Chapitre 4 - Classification binaire et classification multiclasse
- 4.1 Classification binaire à l'aide de la fonction échelon unitaire
- 4.1.1 Deux problèmes liés à la fonction échelon unitaire et à la fonction sigmoïde
- 4.2 Classification binaire par fonction sigmoïde
- 4.2.1 av. J.-C. (Entropie croisée binaire) Perte
- 4.2.2 Régression logistique
- Perte de 4,3 MSE par rapport à la perte BCE
- 4.4 Apprentissage profond et estimation du maximum de vraisemblance (MLE)
- 4.4.1 Fonction de perte et NLL (log-vraisemblance négative)
- 4.5 Multi-classification
- 4.5.1 Softmax
- 4.5.2 Perte d'entropie croisée
- 4.5.3 Régression Softmax
Chapitre 5 - Réseaux neuronaux artificiels : quelles sont leurs limites ?
- 5.1 Théorème d'approximation universelle
- 5.2 Démonstration du théorème d'approximation universelle
- 5.3 Théorème d'approximation universelle : idées fausses et vérités
Chapitre 6 - Problèmes chroniques et solutions dans les réseaux neuronaux profonds
- 6.1 Disparition du gradient et sous-ajustement
- 6.1.1 ReLU (Unité linéaire rectifiée)
- 6.1.2 Analyse des résultats expérimentaux de la fonction sigmoïde par rapport à la fonction ReLU
- 6.1.3 ReLU Après cela...
- 6.1.4 Normalisation par lots
- 6.1.5 Analyse des résultats de l'expérience de normalisation par lots
- 6.1.6 Normalisation des couches
- 6.2 Problème de paysage de perte et connexion de saut de ResNet
- 6.3 Surajustement
- 6.3.1 Augmentation des données
- 6.3.2 Abandon
- 6.3.3 Application du dropout aux auto-encodeurs et analyse des résultats expérimentaux
- 6.3.4 Régularisation
- 6.3.5 Régularisation et MAP (Maximum A Posteriori)
6.3.6 Analyse des résultats expérimentaux de la régularisation L2 par rapport à la régularisation L1
Chapitre 7 - Pourquoi les CNN sont-ils largement utilisés pour les données d'images ?
- 7.1 Comment CNN a-t-elle imité la pensée humaine ?
- 7.2 Problèmes liés aux couches FC dans la reconnaissance d'images
- 7.3 Fonctionnement de la convolution
- 7.3.1 Comment la convolution extrait-elle des caractéristiques spécifiques à l'emplacement ?
- 7.3.2 Carte des fonctionnalités
- 7.3.3 L'IA détermine quelles caractéristiques extraire !
- 7.4 Convolution pour entrée multicanal
- 7.5 Signification de la convolution 1x1
- 7.6 Rembourrage et foulée
- Couche de mise en commun 7.7
- 7.8 Structure globale du CNN : de l’extraction de caractéristiques à la classification
- Analyse des résultats expérimentaux des cartes de caractéristiques CNN
- 7.10 VGGNet Anatomie complète
- 7.10.1 Concept de champ réceptif et raison du passage multiple à travers les couches de convolution
- Réflexions supplémentaires sur CNN le 11 juillet
Chapitre 8 - Pourquoi les transformateurs sont-ils meilleurs que les RNN ?
- 8.1 Données continues et tokenisation
- 8.2 Fonctionnement des RNN
- 8.3 Prédiction du prochain jeton
- 8.4 Limitations structurelles des RNN
- 8.5 Différents types de RNN
- 8.6 Concepts et problématiques liés aux séquences seq2seq
- 8.7 Attention : Utilisation de vecteurs de contexte différents à chaque instant
- 8.7.1 Attention : Création d'un vecteur de contexte
- 8.7.2 Principes d'apprentissage et interprétation de l'attention
- 8.7.3 Deux problèmes avec RNN+Attention
- 8.8 Auto-attention du transformateur
- 8.9 En conclusion...
Annexe : Fondements essentiels des mathématiques pour l'apprentissage en profondeur
- Leçon 1-1.
fonction
- Leçons 1-2.
fonction logarithmique
- Leçon 2-1.
Vecteurs et matrices
- Cours 2-2.
Préposition et produit intérieur
- Leçon 3-1.
Limites et argument epsilon-delta
- 3-2ème classe.
Différenciation et dérivés
- 3-3 classes.
règle de la chaîne
- 3-4 forts.
Différenciation partielle et gradient
- Classe 4-1.
Variables aléatoires et distributions de probabilité
- 4-2 solide.
Moyenne et variance
- 4-3 forts.
Distribution uniforme et distribution normale
- Leçon 5-1. Estimation du maximum de vraisemblance (EMV)
- Leçon 5-2. Maximum A Posteriori (MAP)
- 6ème cours.
Fondements de la théorie de l'information
Image détaillée
Dans le livre
La caractéristique la plus remarquable de ce livre est qu'il explique des concepts complexes de manière intuitive et métaphorique, les rendant aussi faciles à comprendre que possible.
Par exemple, pour comprendre le problème de la disparition du gradient, les réseaux neuronaux ont été comparés à des « restaurants », la normalisation par lots a été expliquée comme un « réarrangement des grains de sable » et le dropout a été comparé aux « vacances des employés ».
Cette approche vous aide à comprendre plus profondément l'essence et la signification des concepts difficiles, plutôt que de simplement les mémoriser.
--- p.2
Existe-t-il un domaine aussi en vogue que l'IA actuellement ? Dans toute l'histoire de l'humanité, il est difficile de trouver un autre domaine qui ait progressé aussi rapidement.
Les modèles de langage à grande échelle comme ChatGPT nous ont surpris en surpassant les capacités linguistiques humaines grâce à leur vaste base de connaissances.
Et comme pour se moquer de l'idée que l'IA n'envahira jamais le domaine de l'art, les œuvres créées par l'IA raflent les concours d'art et de composition.
--- p.12
L'idée est simple.
Dans les couches où le nombre de nœuds diminue, la non-linéarité est partiellement sacrifiée par la non-activation, ce qui évite toute perte d'information. Inversement, dans les couches où le nombre de nœuds augmente, l'activation non linéaire est utilisée pour minimiser la perte d'information tout en garantissant une non-linéarité suffisante.
--- p.88
L'estimation du maximum de vraisemblance (EMV) est une méthode qui consiste à sélectionner les paramètres qui maximisent la probabilité que la mesure observée se produise.
Rappelons l'exemple présenté en annexe.
Lorsqu'une bille noire sort, vous choisissez la poche qui vous offre la plus grande chance d'obtenir une bille noire.
De même, si nous interprétons la classification binaire du point de vue de l'estimation du maximum de vraisemblance, lorsque l'étiquette « chien » est donnée, cela équivaut à choisir le réseau neuronal w qui maximise la probabilité que l'étiquette « chien » soit donnée.
--- p.113
Pour mieux comprendre cela, imaginons les réseaux neuronaux artificiels comme des restaurants.
Dans ce restaurant, les ingrédients tels que les nouilles et la pâte de soja sont livrés en premier lieu ; le premier niveau est responsable de la préparation des ingrédients, le deuxième niveau est responsable de la cuisson et le troisième niveau est responsable du dressage des assiettes.
Chaque nœud représente un employé.
L'objectif de ce restaurant est de créer deux bols de délicieux Jjajangmyeon à partir de deux ingrédients, préparés par trois personnes, cuits par trois autres et dressés par deux personnes.
--- p.141
Si vous êtes novice en matière d'apprentissage profond, il serait judicieux de lire cette annexe après avoir lu le chapitre 1 et avant de lire le chapitre 2.
Cela vous permettra d'acquérir de solides bases en mathématiques générales et facilitera la compréhension du contenu du texte.
Le contenu de chaque chapitre est structuré de manière à commencer par les concepts de base et à devenir progressivement plus approfondi.
--- p.293
Une variable aléatoire est une fonction qui associe à un événement spécifique un nombre réel.
Par exemple, lors d'un lancer de pièce, l'événement « pile » peut être représenté par 1, et l'événement « face » par 0.
Ainsi, les variables aléatoires nous permettent de traiter mathématiquement les événements incertains.
--- p.322
Les concepts issus de la théorie de l'information sont largement utilisés dans l'apprentissage profond.
L'entropie croisée est largement utilisée comme fonction de perte pour les problèmes de classification, et la divergence KL joue un rôle clé dans les modèles de génération d'images.
Ces concepts sont principalement utilisés comme outils mathématiques pour construire des fonctions de perte et servent de critères pour évaluer quantitativement dans quelle mesure un modèle a appris la distribution des données.
Par exemple, pour comprendre le problème de la disparition du gradient, les réseaux neuronaux ont été comparés à des « restaurants », la normalisation par lots a été expliquée comme un « réarrangement des grains de sable » et le dropout a été comparé aux « vacances des employés ».
Cette approche vous aide à comprendre plus profondément l'essence et la signification des concepts difficiles, plutôt que de simplement les mémoriser.
--- p.2
Existe-t-il un domaine aussi en vogue que l'IA actuellement ? Dans toute l'histoire de l'humanité, il est difficile de trouver un autre domaine qui ait progressé aussi rapidement.
Les modèles de langage à grande échelle comme ChatGPT nous ont surpris en surpassant les capacités linguistiques humaines grâce à leur vaste base de connaissances.
Et comme pour se moquer de l'idée que l'IA n'envahira jamais le domaine de l'art, les œuvres créées par l'IA raflent les concours d'art et de composition.
--- p.12
L'idée est simple.
Dans les couches où le nombre de nœuds diminue, la non-linéarité est partiellement sacrifiée par la non-activation, ce qui évite toute perte d'information. Inversement, dans les couches où le nombre de nœuds augmente, l'activation non linéaire est utilisée pour minimiser la perte d'information tout en garantissant une non-linéarité suffisante.
--- p.88
L'estimation du maximum de vraisemblance (EMV) est une méthode qui consiste à sélectionner les paramètres qui maximisent la probabilité que la mesure observée se produise.
Rappelons l'exemple présenté en annexe.
Lorsqu'une bille noire sort, vous choisissez la poche qui vous offre la plus grande chance d'obtenir une bille noire.
De même, si nous interprétons la classification binaire du point de vue de l'estimation du maximum de vraisemblance, lorsque l'étiquette « chien » est donnée, cela équivaut à choisir le réseau neuronal w qui maximise la probabilité que l'étiquette « chien » soit donnée.
--- p.113
Pour mieux comprendre cela, imaginons les réseaux neuronaux artificiels comme des restaurants.
Dans ce restaurant, les ingrédients tels que les nouilles et la pâte de soja sont livrés en premier lieu ; le premier niveau est responsable de la préparation des ingrédients, le deuxième niveau est responsable de la cuisson et le troisième niveau est responsable du dressage des assiettes.
Chaque nœud représente un employé.
L'objectif de ce restaurant est de créer deux bols de délicieux Jjajangmyeon à partir de deux ingrédients, préparés par trois personnes, cuits par trois autres et dressés par deux personnes.
--- p.141
Si vous êtes novice en matière d'apprentissage profond, il serait judicieux de lire cette annexe après avoir lu le chapitre 1 et avant de lire le chapitre 2.
Cela vous permettra d'acquérir de solides bases en mathématiques générales et facilitera la compréhension du contenu du texte.
Le contenu de chaque chapitre est structuré de manière à commencer par les concepts de base et à devenir progressivement plus approfondi.
--- p.293
Une variable aléatoire est une fonction qui associe à un événement spécifique un nombre réel.
Par exemple, lors d'un lancer de pièce, l'événement « pile » peut être représenté par 1, et l'événement « face » par 0.
Ainsi, les variables aléatoires nous permettent de traiter mathématiquement les événements incertains.
--- p.322
Les concepts issus de la théorie de l'information sont largement utilisés dans l'apprentissage profond.
L'entropie croisée est largement utilisée comme fonction de perte pour les problèmes de classification, et la divergence KL joue un rôle clé dans les modèles de génération d'images.
Ces concepts sont principalement utilisés comme outils mathématiques pour construire des fonctions de perte et servent de critères pour évaluer quantitativement dans quelle mesure un modèle a appris la distribution des données.
--- p.344
Avis de l'éditeur
Pour les lecteurs qui font leurs premiers pas dans le monde de l'apprentissage profond, « Easy! Deep Learning » est bien plus qu'un simple manuel : c'est un guide indispensable. Écrit par Hyukpenheim, docteur de KAIST et youtubeur suivi par 100 000 abonnés, cet ouvrage démystifie les concepts complexes de l'apprentissage profond de manière simple et accessible, en alliant harmonieusement théorie et pratique. C'est un livre d'introduction unique en son genre.
L'idée que l'apprentissage profond soit difficile appartient désormais au passé.
« Easy! Deep Learning » est conçu avec soin pour les lecteurs novices en matière d'apprentissage profond et comporte environ 280 illustrations pour aider les lecteurs à comprendre intuitivement les concepts abstraits.
Les lecteurs peuvent apprendre plus facilement grâce aux cours vidéo proposés par l'auteur sur le contenu du livre.
Cette combinaison parfaite de livres et de cours vidéo garantit aux lecteurs une solide compréhension des concepts fondamentaux de l'apprentissage profond, sans la moindre difficulté.
Plus précisément, cet ouvrage aborde en annexe les fondements mathématiques nécessaires à l'apprentissage profond.
Les concepts fondamentaux tels que les fonctions, le calcul, les probabilités et les statistiques soutiennent l'apprentissage profond et contribuent à établir une base théorique solide pour celui-ci.
Les lecteurs qui ont eu des difficultés à étudier l'apprentissage profond en raison d'un manque de connaissances mathématiques peuvent également acquérir les bases mathématiques nécessaires grâce à ce livre.
Contrairement à de nombreux ouvrages existants sur le marché qui supposent une compréhension des mathématiques de base, ce livre a été conçu pour être accessible aux débutants.
« Easy! Deep Learning », comme son nom l'indique, adopte une approche simple et accessible, tout en étant rigoureuse et approfondie sur le plan académique.
Ce livre permet aux lecteurs d'apprendre progressivement les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, de concevoir des modèles concrets et de traiter des données. Plutôt que de simplement mémoriser la théorie, ils en comprendront les principes et apprendront à les appliquer sur le terrain.
S'appuyant sur une vaste expérience en recherche et en enseignement, l'auteur Hyukpenheim présente une approche équilibrée qui explique facilement les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond tout en préservant la profondeur de l'analyse.
Il anticipe les différentes questions et difficultés qui peuvent survenir dans l'apprentissage en profondeur et propose des solutions claires à celles-ci.
En particulier, son expérience et son savoir-faire acquis au fil de nombreuses années de communication avec de nombreux lecteurs lors de conférences données dans des universités et sur YouTube sont intégrés dans le livre, de sorte que les lecteurs vivront une expérience d'apprentissage vivante, comme s'ils assistaient à une véritable conférence, tout en lisant le livre.
« Easy! Deep Learning » est un guide complet couvrant tout ce dont les débutants ont besoin pour apprendre le deep learning.
Ce livre, qui aborde progressivement les bases de l'apprentissage profond et couvre tous les aspects, de la théorie à la pratique en passant par les fondements mathématiques, sera d'une grande aide non seulement aux lecteurs novices en matière d'apprentissage profond, mais aussi à ceux qui en connaissent déjà certains aspects.
Ce livre aidera les débutants à surmonter leur appréhension de l'apprentissage en profondeur et à poursuivre leur apprentissage avec confiance. C'est le choix idéal pour acquérir des bases solides.
Grâce à ce livre, l'apprentissage en profondeur ne vous semblera plus difficile.
Comme l'affirme l'auteur, « l'apprentissage profond est intrinsèquement facile » ; en suivant les explications d'experts et les conseils pratiques détaillés de ce livre, les lecteurs acquerront la confiance et les compétences nécessaires pour comprendre facilement les concepts complexes de l'apprentissage profond et les appliquer à des situations réelles.
L'idée que l'apprentissage profond soit difficile appartient désormais au passé.
« Easy! Deep Learning » est conçu avec soin pour les lecteurs novices en matière d'apprentissage profond et comporte environ 280 illustrations pour aider les lecteurs à comprendre intuitivement les concepts abstraits.
Les lecteurs peuvent apprendre plus facilement grâce aux cours vidéo proposés par l'auteur sur le contenu du livre.
Cette combinaison parfaite de livres et de cours vidéo garantit aux lecteurs une solide compréhension des concepts fondamentaux de l'apprentissage profond, sans la moindre difficulté.
Plus précisément, cet ouvrage aborde en annexe les fondements mathématiques nécessaires à l'apprentissage profond.
Les concepts fondamentaux tels que les fonctions, le calcul, les probabilités et les statistiques soutiennent l'apprentissage profond et contribuent à établir une base théorique solide pour celui-ci.
Les lecteurs qui ont eu des difficultés à étudier l'apprentissage profond en raison d'un manque de connaissances mathématiques peuvent également acquérir les bases mathématiques nécessaires grâce à ce livre.
Contrairement à de nombreux ouvrages existants sur le marché qui supposent une compréhension des mathématiques de base, ce livre a été conçu pour être accessible aux débutants.
« Easy! Deep Learning », comme son nom l'indique, adopte une approche simple et accessible, tout en étant rigoureuse et approfondie sur le plan académique.
Ce livre permet aux lecteurs d'apprendre progressivement les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, de concevoir des modèles concrets et de traiter des données. Plutôt que de simplement mémoriser la théorie, ils en comprendront les principes et apprendront à les appliquer sur le terrain.
S'appuyant sur une vaste expérience en recherche et en enseignement, l'auteur Hyukpenheim présente une approche équilibrée qui explique facilement les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond tout en préservant la profondeur de l'analyse.
Il anticipe les différentes questions et difficultés qui peuvent survenir dans l'apprentissage en profondeur et propose des solutions claires à celles-ci.
En particulier, son expérience et son savoir-faire acquis au fil de nombreuses années de communication avec de nombreux lecteurs lors de conférences données dans des universités et sur YouTube sont intégrés dans le livre, de sorte que les lecteurs vivront une expérience d'apprentissage vivante, comme s'ils assistaient à une véritable conférence, tout en lisant le livre.
« Easy! Deep Learning » est un guide complet couvrant tout ce dont les débutants ont besoin pour apprendre le deep learning.
Ce livre, qui aborde progressivement les bases de l'apprentissage profond et couvre tous les aspects, de la théorie à la pratique en passant par les fondements mathématiques, sera d'une grande aide non seulement aux lecteurs novices en matière d'apprentissage profond, mais aussi à ceux qui en connaissent déjà certains aspects.
Ce livre aidera les débutants à surmonter leur appréhension de l'apprentissage en profondeur et à poursuivre leur apprentissage avec confiance. C'est le choix idéal pour acquérir des bases solides.
Grâce à ce livre, l'apprentissage en profondeur ne vous semblera plus difficile.
Comme l'affirme l'auteur, « l'apprentissage profond est intrinsèquement facile » ; en suivant les explications d'experts et les conseils pratiques détaillés de ce livre, les lecteurs acquerront la confiance et les compétences nécessaires pour comprendre facilement les concepts complexes de l'apprentissage profond et les appliquer à des situations réelles.
SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS
- Date d'émission : 26 novembre 2024
- Nombre de pages, poids, dimensions : 352 pages | 183 × 235 × 30 mm
- ISBN13 : 9791197601347
- ISBN10 : 1197601341
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