Python遷移學(xué)習(xí)

定　價(jià)：￥89.00

作　者：	迪潘簡(jiǎn)·撒卡爾（Dipanjan Sarkar）著，張浩然譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115543561	出版時(shí)間：	2020-10-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	351	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　遷移學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的一種，它可以從一系列機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的訓(xùn)練中獲得知識(shí)，并將這些知識(shí)用于訓(xùn)練其他相似類型的問(wèn)題。本書(shū)分為3個(gè)部分：第1部分是深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)、深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)；第2部分是遷移學(xué)習(xí)精要，介紹了遷移學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和遷移學(xué)習(xí)的威力；第3部分是遷移學(xué)習(xí)案例研究，介紹了圖像識(shí)別和分類、文本文檔分類、音頻事件識(shí)別和分類、DeepDream算法、風(fēng)格遷移、自動(dòng)圖像掃描生成器、圖像著色等內(nèi)容。本書(shū)適合數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)分析師閱讀，也適合對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)感興趣的讀者閱讀。在閱讀本書(shū)之前，希望讀者對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和Python編程有基本的掌握。

作者簡(jiǎn)介

　　迪潘簡(jiǎn)·撒卡爾（Dipanjan Sarkar）是英特爾公司的一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，他利用數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)來(lái)構(gòu)建大規(guī)模的智能系統(tǒng)。他擁有數(shù)據(jù)科學(xué)和軟件工程專業(yè)的碩士學(xué)位。他從事分析工作多年，專攻機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）、統(tǒng)計(jì)方法和深度學(xué)習(xí)。他對(duì)教育充滿熱情，同時(shí)還在Springboard等組織中擔(dān)任數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)師，幫助人們學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)。他還是人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的領(lǐng)先在線期刊《面向數(shù)據(jù)科學(xué)》的主要編著者和編輯，他還編寫(xiě)了幾本關(guān)于R、Python、機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP和深度學(xué)習(xí)的書(shū)。拉格哈夫·巴利（Raghav Bali）是Optum的數(shù)據(jù)科學(xué)家。他的工作涉及研究和開(kāi)發(fā)基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和NLP的企業(yè)級(jí)解決方案，用于醫(yī)療和保險(xiǎn)領(lǐng)域的相關(guān)用例。之前在英特爾公司的工作中，他參與了數(shù)據(jù)主動(dòng)驅(qū)動(dòng)IT的提案。他還曾在企業(yè)資源計(jì)劃（Enterprise Resource Planning，ERP）和金融領(lǐng)域的一些****的組織工作。他已經(jīng)和一些優(yōu)秀的出版社合作出版了多本書(shū)籍。Raghav在班加羅爾國(guó)際信息技術(shù)學(xué)院作為優(yōu)秀畢業(yè)生獲得了信息技術(shù)碩士學(xué)位。他熱愛(ài)閱讀，在工作不忙時(shí)，他是一個(gè)熱衷于捕捉生活瞬間的攝影愛(ài)好者。塔莫格納·戈什（Tamoghna Ghosh）是英特爾公司的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師。他共有11年的工作經(jīng)驗(yàn)，其中包括4年在微軟印度研究院的核心研究經(jīng)驗(yàn)。在微軟研究院期間，他曾擔(dān)任分組密碼的密碼分析的研究助理。他的技術(shù)專長(zhǎng)包括大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP、信息檢索、數(shù)據(jù)可視化和軟件開(kāi)發(fā)。他在加爾各答印度統(tǒng)計(jì)研究所獲得了工學(xué)碩士（計(jì)算機(jī)科學(xué)）學(xué)位，在加爾各答大學(xué)獲得了理學(xué)碩士（數(shù)學(xué)）學(xué)位。他的專業(yè)研究領(lǐng)域?yàn)楣δ苄苑治?、?shù)學(xué)建模以及動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。他對(duì)教學(xué)工作充滿熱情，并為英特爾公司開(kāi)展了不同級(jí)別的數(shù)據(jù)科學(xué)內(nèi)部培訓(xùn)。

圖書(shū)目錄

第 1部分　深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
第 1章　機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)\t2
1．1　什么是機(jī)器學(xué)習(xí)\t3
1．1．1　機(jī)器學(xué)習(xí)的正式定義\t4
1．1．2　淺層學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)\t4
1．2　機(jī)器學(xué)習(xí)算法\t5
1．2．1　監(jiān)督學(xué)習(xí)\t6
1．2．2　無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)\t9
1．3　CRISP-DM\t11
1．3．1　業(yè)務(wù)理解\t12
1．3．2　數(shù)據(jù)理解\t12
1．3．3　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備\t13
1．3．4　建模\t13
1．3．5　評(píng)估\t13
1．3．6　部署\t14
1．4　標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)工作流\t14
1．4．1　數(shù)據(jù)檢索\t15
1．4．2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備\t15
1．4．3　建模\t16
1．4．4　模型評(píng)估和調(diào)優(yōu)\t17
1．4．5　部署和監(jiān)控\t21
1．5　探索性數(shù)據(jù)分析\t22
1．6　特征提取和特征工程\t29
1．7　特征選擇\t33
1．8　總結(jié)\t34
第 2章　深度學(xué)習(xí)精要\t35
2．1　什么是深度學(xué)習(xí)\t35
2．2　深度學(xué)習(xí)框架\t37
2．3　創(chuàng)建一個(gè)支持GPU的云端深度學(xué)習(xí)環(huán)境\t40
2．3．1　選擇一個(gè)云供應(yīng)商\t41
2．3．2　設(shè)置虛擬服務(wù)器\t41
2．3．3　配置虛擬服務(wù)器\t45
2．3．4　安裝和升級(jí)深度學(xué)習(xí)依賴項(xiàng)\t47
2．3．5　訪問(wèn)深度學(xué)習(xí)云環(huán)境\t52
2．3．6　在深度學(xué)習(xí)環(huán)境中驗(yàn)證啟用GPU\t53
2．4　創(chuàng)建一個(gè)支持GPU的、健壯的內(nèi)部深度學(xué)習(xí)環(huán)境\t55
2．5　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)\t55
2．5．1　一個(gè)簡(jiǎn)單的線性神經(jīng)元\t55
2．5．2　基于梯度的最優(yōu)化問(wèn)題\t56
2．5．3　雅可比矩陣和海森矩陣\t60
2．5．4　導(dǎo)數(shù)的鏈?zhǔn)椒▌t\t61
2．5．5　隨機(jī)梯度下降法\t61
2．5．6　非線性神經(jīng)單元\t64
2．5．7　學(xué)習(xí)一個(gè)簡(jiǎn)單的非線性單元——邏輯單元\t66
2．5．8　損失函數(shù)\t67
2．5．9　數(shù)據(jù)表示\t68
2．5．10　多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t71
2．5．11　反向傳播——訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t73
2．5．12　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中的挑戰(zhàn)\t75
2．5．13　模型參數(shù)初始化\t78
2．5．14　提升SGD\t80
2．5．15　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)擬合和欠擬合\t81
2．5．16　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)\t84
2．6　總結(jié)\t85
第3章　理解深度學(xué)習(xí)架構(gòu)\t86
3．1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)\t86
3．2　各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)\t88
3．2．1　多層感知機(jī)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t88
3．2．2　自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t88
3．2．3　變分自編碼器\t89
3．2．4　生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)\t91
3．2．5　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t93
3．2．6　膠囊網(wǎng)絡(luò)\t103
3．2．7　遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t107
3．2．8　記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t114
3．2．9　神經(jīng)圖靈機(jī)\t117
3．2．10　基于注意力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型\t121
3．3　總結(jié)\t122
第 2部分　遷移學(xué)習(xí)精要
第4章　遷移學(xué)習(xí)基礎(chǔ)\t124
4．1　遷移學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介\t124
4．2　遷移學(xué)習(xí)策略\t127
4．3　遷移學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)\t129
4．3．1　遷移學(xué)習(xí)方法論\t130
4．3．2　預(yù)訓(xùn)練模型\t131
4．3．3　應(yīng)用\t131
4．4　深度遷移學(xué)習(xí)類型\t132
4．4．1　領(lǐng)域適應(yīng)\t132
4．4．2　領(lǐng)域混淆\t132
4．4．3　多任務(wù)學(xué)習(xí)\t133
4．4．4　一次性學(xué)習(xí)\t133
4．4．5　零樣本學(xué)習(xí)\t134
4．5　遷移學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)\t134
4．5．1　負(fù)向遷移\t134
4．5．2　遷移邊界\t135
4．6　總結(jié)\t135
第5章　釋放遷移學(xué)習(xí)的威力\t136
5．1　遷移學(xué)習(xí)的必要性\t137
5．1．1　闡述現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題\t137
5．1．2　構(gòu)建數(shù)據(jù)集\t138
5．1．3　描述方法\t140
5．2　從零開(kāi)始構(gòu)建CNN模型\t140
5．2．1　基本CNN模型\t143
5．2．2　正則化的CNN模型\t146
5．2．3　圖像增強(qiáng)的CNN模型\t148
5．3　使用預(yù)訓(xùn)練的CNN模型利用遷移學(xué)習(xí)\t153
5．3．1　理解VGG-16模型\t154
5．3．2　作為特征提取器的預(yù)訓(xùn)練CNN模型\t156
5．3．3　作為特征提取器并使用圖像增強(qiáng)的預(yù)訓(xùn)練CNN模型\t162
5．3．4　使用微調(diào)和圖像增強(qiáng)的預(yù)訓(xùn)練CNN模型\t164
5．4　評(píng)估我們的深度學(xué)習(xí)模型\t168
5．4．1　模型在一個(gè)樣本測(cè)試圖像上進(jìn)行預(yù)測(cè)\t168
5．4．2　將CNN模型的感知可視化\t170
5．4．3　在測(cè)試數(shù)據(jù)上評(píng)估模型性能\t174
5．5　總結(jié)\t177
第3部分　遷移學(xué)習(xí)案例研究
第6章　圖像識(shí)別和分類\t180
6．1　基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類\t180
6．2　基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集\t181
6．3　最先進(jìn)的深度圖像分類模型\t182
6．4　圖像分類和遷移學(xué)習(xí)\t183
6．4．1　CIFAR-10數(shù)據(jù)集\t183
6．4．2　犬種鑒定數(shù)據(jù)集\t189
6．5　總結(jié)\t199
第7章　文本文檔分類\t200
7．1　文本分類\t201
7．1．1　傳統(tǒng)文本分類\t201
7．1．2　BoW模型的缺點(diǎn)\t202
7．1．3　基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集\t203
7．2　單詞表示形式\t204
7．2．1　Word2vec模型\t204
7．2．2　使用gensim框架的Word2vec模型\t205
7．2．3　GloVe模型\t208
7．3　CNN文檔模型\t210
7．3．1　構(gòu)建一個(gè)評(píng)論情感分類器\t216
7．3．2　哪些單詞嵌入變化最大\t220
7．3．3　遷移學(xué)習(xí)在IMDB數(shù)據(jù)集中的應(yīng)用\t220
7．3．4　使用Wordvec嵌入在完整的IMDB數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練\t223
7．3．5　使用CNN模型創(chuàng)建文檔摘要\t224
7．3．6　使用CNN模型進(jìn)行多類別分類\t228
7．3．7　文檔嵌入可視化\t231
7．4　總結(jié)\t233
第8章　音頻事件識(shí)別和分類\t234
8．1　理解音頻事件分類\t235
8．2　音頻事件的探索性分析\t236
8．3　音頻事件的特征工程和表示方法\t245
8．4　使用遷移學(xué)習(xí)進(jìn)行音頻事件分類\t249
8．4．1　根據(jù)基本特征構(gòu)建數(shù)據(jù)集\t250
8．4．2　利用遷移學(xué)習(xí)進(jìn)行特征提取\t251
8．4．3　構(gòu)建分類模型\t253
8．4．4　評(píng)估分類器的性能\t257
8．5　構(gòu)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)音頻事件識(shí)別器\t260
8．6　總結(jié)\t263
第9章　DeepDream\t264
9．1　介紹\t264
9．1．1　計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的算法幻想性視錯(cuò)覺(jué)\t265
9．1．2　可視化特征圖\t267
9．2　DeepDream算法\t273
9．3　總結(jié)\t277
第 10章　風(fēng)格遷移\t278
10．1　理解神經(jīng)風(fēng)格遷移\t279
10．2　圖像預(yù)處理方法\t280
10．3　構(gòu)建損失函數(shù)\t282
10．3．1　內(nèi)容損失\t282
10．3．2　風(fēng)格損失\t283
10．3．3　總變差損失\t283
10．3．4　總體損失函數(shù)\t284
10．4　創(chuàng)建一個(gè)自定義優(yōu)化器\t285
10．5　風(fēng)格遷移實(shí)戰(zhàn)\t286
10．6　總結(jié)\t290
第 11章　自動(dòng)圖像掃描生成器\t291
11．1　理解圖像描述\t292
11．2　明確目標(biāo)\t293
11．3　理解數(shù)據(jù)\t294
11．4　構(gòu)建自動(dòng)圖像描述系統(tǒng)的方法\t295
11．4．1　概念方法\t295
11．4．2　實(shí)際動(dòng)手的方法\t299
11．5　使用遷移學(xué)習(xí)的圖像特征提取\t301
11．6　為描述構(gòu)建一個(gè)詞匯表\t306
11．7　構(gòu)建一個(gè)圖像描述數(shù)據(jù)集生成器\t308
11．8　構(gòu)建圖像語(yǔ)言編碼器-解碼器深度學(xué)習(xí)模型\t314
11．9　訓(xùn)練圖像描述深度學(xué)習(xí)模型\t316
11．10　評(píng)估圖像描述深度學(xué)習(xí)模型\t320
11．10．1　加載數(shù)據(jù)和模型\t320
11．10．2　理解貪婪搜索和集束搜索\t321
11．10．3　實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于集束搜索的描述生成器\t321
11．10．4　理解并實(shí)現(xiàn)BLEU分?jǐn)?shù)\t323
11．10．5　在測(cè)試數(shù)據(jù)上評(píng)估模型性能\t324
11．11　自動(dòng)圖像描述實(shí)戰(zhàn)\t327
11．11．1　戶外場(chǎng)景樣本圖像描述\t329
11．11．2　流行運(yùn)動(dòng)樣本圖像描述\t332
11．11．3　未來(lái)的改進(jìn)空間\t334
11．12　總結(jié)\t334
第 12章　圖像著色\t335
12．1　問(wèn)題陳述\t336
12．2　彩色圖像\t336
12．2．1　顏色理論\t337
12．2．2　顏色模型和顏色
空間\t337
12．2．3　重審問(wèn)題陳述\t339
12．3　構(gòu)建一個(gè)著色深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t341
12．3．1　預(yù)處理\t341
12．3．2　損失函數(shù)\t342
12．3．3　編碼器\t343
12．3．4　遷移學(xué)習(xí)——特征提取\t344
12．3．5　融合層\t344
12．3．6　解碼器\t345
12．3．7　后處理\t347
12．3．8　訓(xùn)練和結(jié)果\t348
12．4　挑戰(zhàn)\t350
12．5　進(jìn)一步改進(jìn)\t350
12．6　總結(jié)\t350