دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
دانلود کتاب Enhancing Deep Learning with Bayesian Inference: Create More Powerful, Robust Deep learning Systems with Bayesian Deep learning
دانلود کتاب تقویت یادگیری عمیق با استنتاج بیزی: ایجاد سیستم های یادگیری عمیق قوی تر و قوی تر با یادگیری عمیق بیزی
مشخصات کتاب
Enhancing Deep Learning with Bayesian Inference: Create More Powerful, Robust Deep learning Systems with Bayesian Deep learning
ویرایش: نویسندگان: Dr. Matt Benatan, Jochem Gietema, Dr. Marian Schneider سری: ISBN (شابک) : 9781803246888 ناشر: Packt Publishing Pvt Ltd سال نشر: 2023 تعداد صفحات: 386 زبان: English فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 16 Mb
قیمت کتاب (تومان) : 41,000
در صورت تبدیل فایل کتاب Enhancing Deep Learning with Bayesian Inference: Create More Powerful, Robust Deep learning Systems with Bayesian Deep learning به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب تقویت یادگیری عمیق با استنتاج بیزی: ایجاد سیستم های یادگیری عمیق قوی تر و قوی تر با یادگیری عمیق بیزی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
توضیحاتی در مورد کتاب تقویت یادگیری عمیق با استنتاج بیزی: ایجاد سیستم های یادگیری عمیق قوی تر و قوی تر با یادگیری عمیق بیزی
برای کمک به قوی‌تر کردن برنامه‌های کاربردی خود، مدل‌های یادگیری عمیق بیزی را توسعه دهید.
ویژگی‌های کلیدی
- درباره محدودیت‌های شبکه‌های عصبی معمولی بینش به دست آورید
- مهارت پرورش شبکه‌های عصبی با قابلیت تخمین عدم قطعیت را کسب کنید
- چگونه از عدم قطعیت برای توسعه سیستم‌های یادگیری ماشینی قوی‌تر استفاده کنید
< span>توضیحات کتاب
یادگیری عمیق زندگی ما را متحول می‌کند، بر توصیه‌های محتوا تأثیر می‌گذارد و نقشی کلیدی در برنامه‌های کاربردی حیاتی برای مأموریت و ایمنی بازی می‌کند. با این حال، روش‌های یادگیری عمیق معمولی فاقد آگاهی در مورد عدم قطعیت هستند. یادگیری عمیق بیزی راه‌حل‌هایی را بر اساس استنتاج تقریبی بیزی ارائه می‌کند و با نشان دادن میزان اطمینان آنها به پیش‌بینی‌هایشان، استحکام سیستم‌های یادگیری عمیق را افزایش می‌دهد. این کتاب شما را در ترکیب پیش‌بینی‌های مدل در برنامه‌هایتان با دقت راهنمایی می‌کند.
با مقدمه‌ای بر زمینه رشد سریع یادگیری عمیق آگاه از عدم قطعیت شروع می‌کنید، اهمیت تخمین عدم قطعیت در سیستم های یادگیری ماشین قوی سپس انواع روش‌های محبوب یادگیری عمیق بیزی را بررسی خواهید کرد و نحوه پیاده‌سازی آنها را از طریق مثال‌های عملی پایتون که طیف وسیعی از سناریوهای کاربردی را پوشش می‌دهند، درک خواهید کرد.
تا پایان این کتاب. ، شما قدرت یادگیری عمیق بیزی را در آغوش خواهید گرفت و سطح جدیدی از اعتماد به مدل های خود را برای سیستم های یادگیری عمیق ایمن تر و قوی تر باز خواهید کرد.
آنچه خواهید آموخت span>
- مزایا و معایب استنتاج بیزی و یادگیری عمیق را بشناسید
- با اصول شبکه های عصبی بیزی آشنا شوید
- تفاوت بین پیاده سازی ها و تقریب های کلیدی BNN را درک کنید< /li>
- تشخیص شایستگی های DNN های احتمالی در زمینه های تولید
- تسلط بر اجرای انواع BDL روش‌ها در کد پایتون
- استفاده از روش‌های BDL برای مشکلات دنیای واقعی
- روش های BDL را ارزیابی کنید و مناسب ترین رویکرد را برای یک کار مشخص انتخاب کنید
- توسعه مهارت در برخورد با داده های غیرمنتظره در برنامه های یادگیری عمیق< /span>
این کتاب برای چه کسی است
این کتاب به محققان و توسعه دهندگانی که به دنبال راه هایی برای توسعه مدل های یادگیری عمیق قوی تر از طریق یادگیری عمیق احتمالی. از شما انتظار می رود که درک کاملی از اصول یادگیری ماشین و احتمالات، به همراه تجربه قبلی کار با مدل های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق داشته باشید.
فهرست محتوا span>
- استنتاج بیزی در عصر یادگیری عمیق
- مبانی بیزی استنتاج
- مبانی یادگیری عمیق
- معرفی عمیق بیزی یادگیری
- رویکردهای اصولی برای یادگیری عمیق بیزی
- استفاده از جعبه ابزار استاندارد برای یادگیری عمیق بیزی
- ملاحظات عملی برای یادگیری عمیق بیزی
- < span>کاربرد یادگیری عمیق بیزی
- مراحل بعدی در یادگیری عمیق بیزی</ ol>
توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی
Develop Bayesian Deep Learning models to help make your own applications more robust.
Key Features
- Gain insights into the limitations of typical neural networks
- Acquire the skill to cultivate neural networks capable of estimating uncertainty
- Discover how to leverage uncertainty to develop more robust machine learning systems
Book Description
Deep learning is revolutionizing our lives, impacting content recommendations and playing a key role in mission- and safety-critical applications. Yet, typical deep learning methods lack awareness about uncertainty. Bayesian deep learning offers solutions based on approximate Bayesian inference, enhancing the robustness of deep learning systems by indicating how confident they are in their predictions. This book will guide you in incorporating model predictions within your applications with care.
Starting with an introduction to the rapidly growing field of uncertainty-aware deep learning, you'll discover the importance of uncertainty estimation in robust machine learning systems. You'll then explore a variety of popular Bayesian deep learning methods and understand how to implement them through practical Python examples covering a range of application scenarios.
By the end of this book, you'll embrace the power of Bayesian deep learning and unlock a new level of confidence in your models for safer, more robust deep learning systems.
What you will learn
- Discern the advantages and disadvantages of Bayesian inference and deep learning
- Become well-versed with the fundamentals of Bayesian Neural Networks
- Understand the differences between key BNN implementations and approximations
- Recognize the merits of probabilistic DNNs in production contexts
- Master the implementation of a variety of BDL methods in Python code
- Apply BDL methods to real-world problems
- Evaluate BDL methods and choose the most suitable approach for a given task
- Develop proficiency in dealing with unexpected data in deep learning applications
Who this book is for
This book will cater to researchers and developers looking for ways to develop more robust deep learning models through probabilistic deep learning. You're expected to have a solid understanding of the fundamentals of machine learning and probability, along with prior experience working with machine learning and deep learning models.
Table of Contents
- Bayesian Inference in the Age of Deep Learning
- Fundamentals of Bayesian Inference
- Fundamentals of Deep Learning
- Introducing Bayesian Deep Learning
- Principled Approaches for Bayesian Deep Learning
- Using the Standard Toolbox for Bayesian Deep Learning
- Practical considerations for Bayesian Deep Learning
- Applying Bayesian Deep Learning
- Next Steps in Bayesian Deep Learning
فهرست مطالب
Bayesian Inference in the Age of Deep Learning Fundamentals of Bayesian Inference Fundamentals of Deep Learning Introducing Bayesian Deep Learning Principled Approaches for Bayesian Deep Learning Using the Standard Toolbox for Bayesian Deep Learning Practical considerations for Bayesian Deep Learning Applying Bayesian Deep Learning Next steps in Bayesian Deep Learning
