Python Ile Derin Öğrenme (renkli Baskı - Sıvama Cilt Kapaklı)

KERAS'IN YARATICISINDAN MUHTEŞEM BİR KİTAP
Makine öğrenmesi son yıllarda oldukça çarpıcı bir ilerleme sağladı: Konuşma ve görüntü tanımada çok
kötüydük fakat insana yakın doğruluğa geçtik, ortalama bir Go oyuncusunu yenemeyen uygulamalardan
dünya şampiyonlarını yenen uygulamalar geliştirme noktasına geldik. Bu ilerlemenin arkasında derin
öğrenme var.
Gelecekte derin öğrenme sadece araştırmacılar, akademik profilli mühendisler ve lisansüstü öğrenciler gibi
profesyoneller tarafından değil tüm geliştiriciler tarafından kullanılacak. Herkes akıllı uygulamalar
geliştirmeye ihtiyaç duyacak: Tüm işletmeler nasıl şimdi bir internet sitesine ihtiyaç duyuyorsa tüm ürünler
kullanıcının oluşturduğu veriyi anlamlandırmak için akla ihtiyaç duyacak. Bundan dolayı şu an ve yakın
gelecekte derin öğrenmeye hâkim uygulama geliştiricilere olan ihtiyaç katlanarak artacaktır.
Bu kitap, derin öğrenmeyi sıfırdan keşfetmek ya da derin öğrenme anlayışını genişletmek isteyen herkes
için yazılmıştır. İster makine öğrenmesi üzerine çalışan bir mühendis ya da akademisyen, isterse yazılım
geliştiricisi veya üniversite öğrencisi olun, bu sayfalar size çok şey katacak. İşiniz bittiğinde, derin öğrenmeyi
kendi projelerinizde uygulamak için gerekli bilgi ve beceriye sahip olacaksınız.
Bu kitap, matematiksel gösterime girmekten kaçınarak derin öğrenmeyi pratik ve uygulamalı olarak
öğretiyor. Nicel kavramları kod parçaları aracılığıyla açıklıyor. Makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin temel
fikirleri hakkında pratik sezgiler geliştirmenizi sağlıyor. Bu kitapta, somut problemleri derin öğrenmeyi
kullanarak çözmeye başlamak için bilmeniz gereken her şeyin ayrıntılı yorumuna, pratik önerileri ile hem
basit hem de üst düzey açıklamalar içeren otuzdan fazla kod örneğine ulaşacaksınız.
Kod örnekleri, Python derin öğrenme kütüphanesi Keras'ı kullanarak yazılmıştır. En popüler ve en hızlı
büyüyen derin öğrenme kütüphanesi olan Keras, derin öğrenmeye başlamak için en iyi araçtır.
Bu kitabı okuduktan sonra derin öğrenmenin ne olduğunu, ne zaman uygulanabilir olduğunu ve sınırlarının
ne olduğunu tam olarak anlayacaksınız. Makine öğrenmesi sorunlarını çözmeniz için gerekli olan standart iş
akışını bilecek ve sık karşılaşılan sorunların nasıl ele alınacağını öğreneceksiniz. Görüntü işlemeden doğal dil
işlemeye kadar gerçek dünyadaki sorunların üstesinden gelmek için Keras'ı kullanabileceksiniz: Görüntü
sınıflandırma, zaman serisi tahmini, duygu analizi, görüntü ve metin üretme ve daha fazlası.
François Chollet, Keras'ın yaratıcısıdır. Aynı zamanda TensorFlow makine öğrenmesi kütüphanesine katkı
sağlamaktadır. CVPR, NeurIPS, ICLR, vb. alanın ana konferanslarında yayınlanmış çok sayıda makalesi
bulunmaktadır. Google AI'da çalışmaktadır.