Введение 16
Глава 1. Инструменты и методы 25
Глава 2. Ищем выход из затруднительных ситуаций 53
Глава 3. Вычисление схожести текстов с использованием векторных
представлений слов 63
Глава 4. Создание рекомендательной системы на основе
исходящих ссылок Википедии 79
Глава 5. Генерирование текста в стиле предоставленного примера 91
Глава 6. Поиск сходных вопросов 103
Глава 7. Предсказание эмодзи 113
Глава 8. Модели seq2seq 137
Глава 9. Повторное использование предварительно обученной сети
распознавания изображений 147
Глава 10. Создание службы обратного поиска изображений 161
Глава 11. Обнаружение нескольких изображений 171
Глава 12. Стиль изображения 183
Глава 13. Генерирование изображений с помощью автокодировщиков 201
Глава 14. Генерирование значков с помощью глубоких сетей 217
Глава 15. Музыка и глубокое обучение 239
Глава 16. Развертывание систем машинного обучения
в производственной среде 257
Предметный указатель 277

Глубокое обучение: готовые решенияТехнология глубокого обучения не настолько сложна, как многие считают. До недавнего времени на ее изучение уходили годы, но с появлением таких фреймворков, как Keras и TensorFlow, инженеры-программисты, не имеющие опыта в данной области, могут быстро начать создавать рабочие приложения...Автор(ы):Давид ОсингаПереводчик:А.Г. ГузикевичИздательство:ВильямсГод издания:2019ISBN:978-5-907144-50-7

Оглавление