數學忘光光,人工智慧原理看不懂?
→ 大量的【圖解說明】讓你秒懂運作原理
用相同資料集,訓練好的模型準確率比別人低很多?
→ 【舉一反三不死背】,教你用最適當的演算法調整模型
手上一堆資料,但要怎麼餵給神經網路?
→ 解說各種類型資料的【預處理手法】
本書秉持「先圖解、再實作,而後實務應用」的精神,帶你實際使用
Python 3 + TensorFlow + Keras,訓練自己的深度學習模型
深度學習是一種「實現機器學習的技術」,能夠利用如人類大腦功能般的「類神經網路」,處理如視覺、聽覺等感知問題,從學習中更新權重與偏向量進行學習,最後進行分類或預測。學會各種神經網路的類型後,教導讀者懂得調校神經網路和轉移學習目標,讓讀者能夠真正建構出屬於自己的神經網路模型。
書中的資料與範例中,將運用到:
■ MLP 多層感知器 - 進行糖尿病、鳶尾花的多元分類