deep learning

Scritto da tre esperti del settore, Deep Learning è l'unico libro completo sull'argomento. Il deep learning è una forma di apprendimento automatico che consente ai computer di apprendere dall'esperienza e comprendere il mondo in termini di una gerarchia di concetti. Poiché il computer acquisisce conoscenza dall'esperienza, non è necessario che un operatore umano specifichi formalmente tutta la conoscenza di cui il computer ha bisogno. La gerarchia dei concetti consente al computer di apprendere concetti complessi costruendoli a partire da quelli più semplici; un grafo di queste gerarchie sarebbe molto profondo. Questo libro introduce un'ampia gamma di argomenti nel deep learning. Il testo offre un background matematico e concettuale, trattando concetti rilevanti in algebra lineare, teoria della probabilità e teoria dell'informazione, calcolo numerico e apprendimento automatico. Descrive le tecniche di deep learning utilizzate dai professionisti nel settore, inclusi reti neurali feedforward profonde, regolarizzazione, algoritmi di ottimizzazione, reti convoluzionali, modellazione delle sequenze e metodologie pratiche; e analizza applicazioni come l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale, la visione artificiale, i sistemi di raccomandazione online, la bioinformatica e i videogiochi. Infine, il libro offre prospettive di ricerca, trattando argomenti teorici come modelli fattoriali lineari, autoencoder, apprendimento delle rappresentazioni, modelli probabilistici strutturati, metodi di Monte Carlo, funzione di partizione, inferenza approssimata e modelli generativi profondi. Deep Learning può essere utilizzato da studenti universitari o laureati che pianificano carriere nel settore o nella ricerca, e da ingegneri del software che desiderano iniziare a utilizzare il deep learning nei loro prodotti o piattaforme. Un sito web offre materiale supplementare sia per i lettori che per gli insegnanti.