Dive into Deep Learning
Один и тот же текст на каждом уровне, на всех языках и во всех оформлениях, что здесь есть. Выберите, потом слушайте или скачивайте.
Тот же плеер, который продукт даёт для вашей книги: голос, рисунки по мере того, как они рисуются, текст.
Открытый учебник, по которому учатся в сотнях университетских курсов о нейросетях. Первая глава объясняет, что значит для программы учиться на данных: модели, функции потерь, оптимизация, виды задач обучения и как глубокое обучение пришло к успеху.
Это пробная часть: 1 из 23 (главы).
Esta es la salida, y es la idea central del capítulo. Usted no puede escribir la regla para reconocer «Oye Siri», pero sí puede reconocerla usted mismo. Así que se reúne un enorme conjunto de grabaciones y se marca cada una: esta contiene la palabra de activación, esta no.
Cuando el modelo predice un número, la pérdida habitual castiga el tamaño de cada fallo, y los fallos grandes cuentan mucho más que los pequeños.
El libro lo explica con una seta encontrada en un jardín. Un clasificador entrenado con fotografías dice que hay un veinte por ciento de probabilidad de que sea una oronja verde, la seta más mortal que existe.
Un ingenioso camino intermedio es el aprendizaje autosupervisado, en el que los datos ponen sus propios ejercicios. Oculte una palabra en una frase y pida al modelo que la adivine por las palabras de alrededor; con todo el texto del mundo para practicar, ninguna persona tiene que etiquetar nada.
Ahora el libro da un paso atrás hacia la historia, porque el deseo de aprender de los datos tiene siglos.
Reconocer objetos en fotos pasó de difícil a rutinario: en una prueba estándar, los mejores sistemas de 2010 fallaban alrededor del veintiocho por ciento de las veces, incluso con cinco intentos; en 2017 fallaban alrededor del dos por ciento.
Примеры для: a curious adult with school maths who uses ChatGPT and phone apps; add one modern instance per idea, such as a chatbot, a spam filter, a recommendation feed or a voice assistant
Лекции пересказывают с английского оригинала книгу d2l.ai (Cambridge University Press, 2023), GitHub d2l-ai/d2l-en, автор — Астон Чжан, Закари Липтон, Му Ли, Александр Смола; книга вышла под открытой лицензией, которая разрешает пересказ и перевод. Пересказ, рисунки и голос сделаны ИИ и сверены с книгой второй моделью. Как используется ИИ.
Лекции — переработка оригинала и распространяются под той же лицензией: их можно свободно распространять и перерабатывать с указанием автора и ссылкой на эту страницу: CC BY-SA 4.0
Загрузите учебник или любую сложную книгу. Первые пять минут бесплатно.
Загрузить книгу