Taller de Aprendizaje Profundo con Keras: Aprende a definir y entrenar modelos de redes neuronales con unas pocas líneas de código

Opiniones de los lectores

El libro 'The Deep Learning with Keras Workshop' es elogiado por ser un recurso práctico que enseña eficazmente a los usuarios cómo construir redes neuronales utilizando Keras y TensorFlow. Es accesible para principiantes, pero también valioso para aquellos con algún conocimiento previo de aprendizaje automático y Python. El libro está bien estructurado, ofrece explicaciones claras y proporciona numerosos ejemplos de código y visualizaciones.

⬤ Enfoque práctico con instrucciones claras paso a paso.
⬤ Capítulos bien estructurados que se construyen unos sobre otros.
⬤ Fácil de entender con buenas visualizaciones y ejemplos de código.
⬤ Cubre aspectos esenciales del aprendizaje profundo, incluyendo el preprocesamiento de datos y la evaluación de modelos.
⬤ Accesible para principiantes y valioso para aquellos con algo de experiencia.

⬤ Se recomienda algún conocimiento previo de Python y álgebra lineal.
⬤ Puede que no cubra teorías matemáticas en profundidad, lo que podría dejar a los lectores más experimentados con ganas de discusiones más detalladas.

(basado en 8 opiniones de lectores)

Título original:

The Deep Learning with Keras Workshop: Learn how to define and train neural network models with just a few lines of code

Contenido del libro:

Descubra cómo aprovechar Keras, la potente y fácil de usar biblioteca Python de código abierto para desarrollar y evaluar modelos de aprendizaje profundo.

Características principales

⬤ Enfréntese a varias métricas de evaluación de modelos, incluidas las puntuaciones de sensibilidad, especificidad y AUC.

⬤ Explore conceptos avanzados como la memoria secuencial y el modelado secuencial.

⬤ Refuerce sus habilidades con el desarrollo del mundo real, screencasts y comprobaciones de conocimientos.

Descripción del libro

Las nuevas experiencias pueden ser intimidantes, pero no esta Esta guía de aprendizaje profundo para principiantes está aquí para ayudarte a explorar el aprendizaje profundo desde cero con Keras, y estar en camino de entrenar tus primeras redes neuronales.

Lo que diferencia a Keras de otros marcos de aprendizaje profundo es su simplicidad. Con más de doscientos mil usuarios, Keras tiene una adopción más fuerte en la industria y la comunidad de investigación que cualquier otro marco de aprendizaje profundo.

El Taller de Aprendizaje Profundo con Keras comienza introduciéndote en los conceptos fundamentales del aprendizaje automático utilizando el paquete scikit-learn. Después de aprender a realizar las transformaciones lineales necesarias para construir redes neuronales, construirás tu primera red neuronal con la librería Keras. A medida que avance, aprenderá a construir redes neuronales multicapa y a reconocer cuándo su modelo se ajusta demasiado o demasiado poco a los datos de entrenamiento. Con la ayuda de ejercicios prácticos, aprenderá a utilizar técnicas de validación cruzada para evaluar sus modelos y, a continuación, elegir los hiperparámetros óptimos para ajustar su rendimiento. Por último, explorará las redes neuronales recurrentes y aprenderá a entrenarlas para predecir valores en datos secuenciales.

Al final de este libro, habrá desarrollado las habilidades que necesita para entrenar con confianza sus propios modelos de redes neuronales.

Lo que aprenderá

⬤ Comprender los fundamentos de las redes neuronales.

⬤ Comprender las limitaciones del aprendizaje automático y en qué se diferencia del aprendizaje profundo.

⬤ Construir clasificadores de imágenes con redes neuronales convolucionales.

⬤ Evaluar, ajustar y mejorar sus modelos con técnicas como la validación cruzada.

⬤ Crear modelos de predicción para detectar patrones de datos y hacer predicciones.

⬤ Mejorar la precisión del modelo con regularización L1, L2 y abandono.

Para quién es este libro

Si conoce los conceptos básicos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático y desea iniciarse en las tecnologías avanzadas de aprendizaje automático, como las redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo, este es el libro que necesita. Para comprender mejor los conceptos explicados en este libro de aprendizaje profundo, es imprescindible tener experiencia previa en programación con Python y cierta familiaridad con la estadística y la regresión logística.