Knjiga Mašinsko učenje i veštačka inteligencija, Sebastian Raschka, 264 strane

Knjiga Mašinsko učenje i veštačka inteligencija – 30 osnovnih pitanja i odgovora, Sebastian Raschka, 264 strane, B5

Ako želite da se upustite u detaljnije istraživanje mašinskog učenja, dubokog učenja i veštačke inteligencije, knjiga Mašinsko učenje i veštačka inteligencija: 30 osnovnih pitanja i odgovora , organizovana u stilu pitanje-odgovor, vam omogućava jednostavan pristup temama, bez mnogo mučenja.

Knjiga je nastala kao odgovor na pitanja koja autor Sebastijan Raška često postavlja, a njen direktan pristup čini napredne teme dostupnijim i zaista zanimljivim. U svakom kratkom, samostalnom poglavlju postavljeno je neko od osnovnih pitanja u vezi sa veštačkom inteligencijom i razmotreno jasnim objašnjenjima, dijagramima i praktičnim vežbama.

ŠTA SADRŽI:

FOKUSIRANA POGLAVLJA: na ključna pitanja u vezi sa veštačkom inteligencijom daju se sažeti odgovori, a složene ideje se razlažu na lako razumljive delove.

RAZNOVRSNE TEME: od arhitektura neuronskih mreža i evaluacije modela do računarskog prepoznavanja slika i obrade prirodnog jezika.

PRAKTIČNE PRIMENE: tehnike za poboljšanje performansi modela, fino podešavanje velikih modela i još mnogo toga.

Takođe ćete istražiti:

• Upravljanje različitim izvorima slučajnosti pri obuci neuronskih mreža
• Razlike arhitektura kodera i dekodera u velikim jezičkim modelima
• Smanjivanje preprilagođavanja modifikacijama podataka i modela
• Konstruisanje intervala poverenja za klasifikatore i optimizovanje modela sa ograničenim označenim podacima
• Kako da izaberete između različitih paradigmi obuke sa više GPU komponenti i različitih tipova generativnih modela veštačke inteligencije
• Koncept metrika performansi za obradu prirodnog jezika
• Koncept induktivne pristrasnosti u vizuelnim transformatorima

Ako ste u potrazi za savršenim izvorom unapređenja svog razumevanja mašinskog učenja, uz knjigu Mašinsko učenje i veštačka inteligencija: 30 osnovnih pitanja i odgovora granica osnovnog poznavanja veštačke inteligencije ostaće daleko iza vas.

Tehničke karakteristike

• Naslov: Mašinsko učenje i veštačka inteligencija
• Podnaslov: 30 osnovnih pitanja i odgovora
• Autor: Sebastian Raschka
• Izdavač: Agencija Eho / InfoElektronika
• Oblast: Računari/ Internet/ Programiranje, Veštačka inteligencija/ Mašinsko učenje
• Broj strana: 264
• Format: B5
• Povez: Meki
• Masa: 425 g
• ISBN: 978-86-7310-601-4
• Ključne reči: Mašinsko učenje

Sadržaj knjige

• Predgovor
• Uvod
• DEO I: NEURONSKE MREŽE I DUBOKO UČENJE
• Poglavlje 1: Ugrađeni vektori, latentni prostor i reprezentacije
• Poglavlje 2: Samonadgledano učenje
• Poglavlje 3: Učenje sa malo primera
• Poglavlje 4: Hipoteza o dobitnoj srećki
• Poglavlje 5: Smanjivanje preprilagođavanja pomoću podataka
• Poglavlje 6: Smanjivanje preprilagođavanja modifikacijama modela
• Poglavlje 7: Paradigme obuke sa više GPU komponenti
• Poglavlje 8: Uspeh transformatora
• Poglavlje 9: Generativni modeli veštačke inteligencije
• Poglavlje 10: Izvori slučajnosti
• DEO II: RAČUNARSKO PREPOZNAVANJE SLIKA
• Poglavlje 11: Izračunavanje broja parametara
• Poglavlje 12: Potpuno povezani i konvolucioni slojevi
• Poglavlje 13: Veliki skupovi za obuku vizuelnih transformatora
• DEO III: OBRADA PRIRODNOG JEZIKA
• Poglavlje 14: Distribuciona hipoteza
• Poglavlje 15: Povećanje podataka za tekst
• Poglavlje 16: Samopažnja
• Poglavlje 17: Transformatori u smislu kodera i dekodera
• Poglavlje 18: Korišćenje i fino podešavanje unapred obučenih transformatora
• Poglavlje 19: Evaluacija generativnih velikih jezičkih modela
• DEO IV: PROIZVODNJA I IMPLEMENTACIJA
• Poglavlje 20: Obuka sa i bez stanja
• Poglavlje 21: Veštačka inteligencija orijentisana na podatke
• Poglavlje 22: Ubrzavanje zaključivanja
• Poglavlje 23: Promene u raspodeli podataka
• DEO V: PREDIKTIVNE PERFORMANSE I EVALUACIJA MODELA
• Poglavlje 24: Puasonova i ordinalna regresija
• Poglavlje 25: Intervali poverenja
• Poglavlje 26: Intervali poverenja naspram konformna predviđanja
• Poglavlje 27: Adekvatne metrike
• Poglavlje 28: K u K-struko unakrsnoj proveri valjanosti
• Poglavlje 29: Neslaganje između skupa za obuku i skupa za testiranje
• Poglavlje 30: Ograničeni označeni podaci
• Dodatak: Odgovori za vežbe

O autoru

Biografija autora

Primena

Knjiga je namenjena programerima, studentima informatike, IT profesionalcima i svima koji žele da savladaju ovu oblast kroz praktične primere. Pogodna je za samostalno učenje, kao priručnik za svakodnevni rad i kao dopunska literatura u nastavi.