Mathématiques Deep Learning : Ne plus être bloqué par les Algorithmes

Description de Mathématiques Deep Learning : Ne plus être bloqué par les Algorithmes

Arrêtez de copier du code et comprenez enfin la logique de l'IA

Marre de considérer le deep learning comme une science occulte ? Ce livre s'attaque de front au problème de la compréhension des algorithmes en expliquant la logique mathématique qui les soutient véritablement.

La plupart des erreurs de modélisation proviennent d'une mauvaise interprétation des gradients ou des échelles de données. Cet ouvrage vous donne les clés pour identifier et corriger ces problèmes à la racine.

En maîtrisant l'algèbre des réseaux de neurones, vous gagnerez un temps précieux lors de la phase de prototypage. Vous saurez exactement quelle fonction d'activation choisir selon la nature de votre problème.

Le contenu est rédigé de manière à répondre aux questions les plus fréquentes des développeurs qui se lancent dans le Machine Learning sans background mathématique lourd.

Finies les frustrations devant des équations incompréhensibles : chaque symbole est introduit, expliqué et mis en contexte dans le cadre d'un réseau de neurones fonctionnel.

• Démystification complète des équations de l'IA
• Solutions aux problèmes de disparition du gradient
• Explication claire des produits de convolution
• Initialisation des poids basée sur la théorie
• Réduction de dimensionnalité expliquée
• Guide de survie mathématique pour l'ingénieur
• Plusieurs schémas explicatifs par page
• Reliure robuste pour usage fréquent