JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк

Часть IV • Резюме и заключительное слово
гиперпараметров (см. первое и второе наши предсказания). В результате все 
больший смысл, в том числе с экономической точки зрения, будет переиспользо­
вать подобные модели либо непосредственно для выполнения вывода, либо для 
переноса обучения, вместо того чтобы обучать их с нуля. В некотором смысле это 
уподобляет сферу глубокого обучения проектированию обычного программного 
обеспечения, зависящего от высококачественных библиотек и регулярно пере­
использующего их ради ускорения разработки и стандартизации всей сферы 
в целом.
z
z
Возникнут новые сферы применения глубокого обучения, совершенствуя суще­
ствующие решения и открывая возможности новых сценариев использования на 
практике. По нашему мнению, возможные сферы применения его практически 
безграничны. Такие области, как сельское хозяйство, финансы, образование, 
перевозки, здравоохранение, мода, спорт и развлечения, открывают бесчисленные 
возможности для пытливых специалистов по глубокому обучению.
z
z
По мере проникновения глубокого обучения во все новые предметные области, 
вероятно, все заметнее будет акцент на оконечные устройства, поскольку именно 
они ближе всего к пользователям. В результате, вероятно, будут появляться все 
меньшие и более энергоэффективные архитектуры нейронных сетей с такой же 
степенью безошибочности, что и существующие ныне большие.
Все эти предсказания окажут свое влияние и на глубокое обучение на JavaScript, 
особенно последние три. Так что ждите новых, более мощных и эффективных моде­
лей в TensorFlow.js в будущем.
13.4. 
Рекомендации по дальнейшему изучению
В качестве заключительных слов хотелось бы дать вам небольшие рекомендации 
о том, как продолжать изучение и поддерживать актуальность своих знаний и навы­
ков после завершения чтения этой книги. Сфере современного глубокого обучения 
в нынешнем виде всего несколько лет, несмотря на его предысторию, медленно раз­
ворачивавшуюся на протяжении нескольких десятилетий. Благодаря стремитель­
ному росту финансовых ресурсов и количества исследователей начиная с 2013 года 
вся эта сфера ныне развивается в бешеном темпе. Многое из материала этой книги 
достаточно быстро устареет, но основные идеи глубокого обучения (обучение на 
данных, сокращение объема ручного проектирования признаков, послойные пре­
образования представлений), вероятно, окажутся долговечнее. Но главное, что на 
основе полученного при чтении этой книги фундамента знаний, надеемся, вы смо­
жете самостоятельно продолжить изучение новых технологий и тенденций в сфере 
глубокого обучения. К счастью, эта область отличается открытостью и большинство 
самых современных достижений (включая многие наборы данных!) публикуется 
в виде свободно и бесплатно доступных препринтов, сопровождаемых общедоступ­
ными сообщениями в блогах и твитами. Далее рассмотрены несколько основных 
ресурсов, которые могут вам пригодиться.

---