Understanding Deep Learning

L'apprentissage profond est un domaine en pleine évolution et d'une pertinence croissante dans le monde numérique d'aujourd'hui. Understanding Deep Learning offre un traitement authoritative, accessible, et à jour du sujet, couvrant tous les sujets clés ainsi que les avancées récentes et les concepts les plus avancés. De nombreux textes sur l'apprentissage profond sont encombrés de détails techniques qui obscurcissent les principes fondamentaux, mais Simon Prince ne retient que les idées les plus importantes afin de fournir une grande quantité d'informations critiques sous une forme intuitive et digeste. Des bases de l'apprentissage automatique aux modèles avancés, chaque concept est présenté en termes simples puis détaillé de manière précise sous forme mathématique et illustré visuellement. Le résultat est un manuel ludique, auto-contenu, adapté à toute personne ayant une base en mathématiques appliquées.Un traitement actualisé de l'apprentissage en profondeur couvre des sujets pointus que l'on ne trouve pas dans les textes existants, tels que les transformateurs et les modèles de diffusionDes chapitres courts et ciblés progressent dans la complexité, facilitant l'accès des étudiants aux concepts difficilesUne approche pragmatique mêlant la théorie et la pratique donne aux lecteurs le niveau de détail nécessaire à la mise en œuvre de versions naïves des modèlesUne présentation rationalisée sépare les idées critiques du contexte général et des détails extranéensDes prérequis mathématiques minimes, des illustrations étendues et des problèmes pratiques rendent le matériel difficile largement accessibleDes exercices de programmation sont proposés dans les carnets Python d'accompagnement.