JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк

Глава 4 посвящена обработке данных изображений и архитектурам нейронных се­
тей, ориентированным на решение связанных с ними задач машинного обучения: 
сверточным нейронным сетям (convnets). Кроме того, на примере аудиоданных 
мы продемонстрируем, почему свертка — универсальный метод, применимый 
не только к изображениям.
z
z
Глава 5 тоже посвящена сверточным нейронным сетям и подобным изображе­
ниям данным, но здесь в центре внимания оказывается перенос обучения: обу­
чение новых моделей на основе уже существующих, вместо того чтобы начинать 
с чистого листа.
В части III приведен систематический обзор более сложных вопросов глубокого 
обучения для тех пользователей, кто хотел бы разобраться в самых современных 
технологиях. При этом делается упор на конкретные непростые сферы систем ма­
шинного обучения, а также на инструменты TensorFlow.js, предназначенные для 
работы с ними.
z
z
В главе 6 обсуждаются методики работы с данными в контексте глубокого об­
учения.
z
z
В главе 7 демонстрируются методики визуализации данных и модели для их 
обработки — важный и незаменимый этап любого технологического процесса 
глубокого обучения.
z
z
В главе 8 мы сосредоточим внимание на важных вопросах недообучения и пере­
обучения, а также на способах анализа и смягчения этих явлений. Во время об­
суждения мы соберем все изученное до тех пор в книге в единую инструкцию, 
которую назовем «универсальным технологическим процессом машинного об­
учения». Эта глава заложит фундамент для передовых архитектур нейронных 
сетей и задач, обсуждаемых в главах 9–11.
z
z
Глава 9 посвящена глубоким нейронным сетям, предназначенным для обработки 
последовательных и текстовых входных данных.
20
Об этой книге

---

Об этой книге
21
z
z
В главах 10 и 11 обсуждаются более сложные темы глубокого обучения: генера­
тивные модели (включая генеративные состязательные сети) и обучение с под­
креплением соответственно.
В четвертой, заключительной части данной книги мы обсудим методики тести­
рования, оптимизации и развертывания моделей, обученных и преобразованных 
с помощью TensorFlow.js (глава 12), и в завершение книги резюмируем важнейшие 
понятия и технологические процессы (глава 13).
В конце вас ждут упражнения для проверки понимания пройденного материала 
и оттачивания на практике своих навыков глубокого обучения с помощью TensorFlow.js.
О коде
Эта книга содержит множество примеров исходного кода как в пронумерованных ли­
стингах, так и внутри обычного текста. В обоих случаях исходный код набран 
таким
моноширинным
шрифтом
, чтобы его можно было отличить от обычного текста. Иногда 
код также набран