MEAP 搶鮮電子書 –Deep Learning with Pytorch

Contents

書籍簡介

每隔一天，我們就會聽到有關深度學習應用的新方法：改進的醫學成像、準確的信用卡詐欺檢測、長期的天氣預報等等。 PyTorch 將這些超能力放到你的手中，提供舒適的 Python 體驗，讓你快速入門，然後與你一起成長，讓你的深度學習技能變得更成熟。使用 PyTorch 進行深度學習將使這段旅程吸引人且充滿樂趣。

“ 完美的激勵和實用，而不是淺薄。 ”
〜ACarlos Andres Mariscal
“ 機器學習方面最容易了解的書之一。 ”
〜Doniyor Ulmasov
“ 這本書以平易近人的方式處理了一個非常專業的主題。範例很清楚，所解釋的主題的意圖是連貫的。 ”
～Orlando Alejo Mendez Morales
“ 本書對深度學習和 PyTorch 套件提供一個很好的介紹。 ”
～Daniel Berecz

書籍介紹

PyTorch 是一個機器學習框架，專注於深度神經網路。因為它強調基於 GPU 的加速，PyTorch 在易於使用的硬體上表現出色，並且在較大的系統很容易擴充。再加上它是 Pythonic！由於其計算圖模型的執行定義，PyTorch 可以很好地與 Python 資料科學生態系統配合使用。如果你正在使用 Numpy、Pandas 或其他類似工具，應該會駕輕就熟。

PyTorch 很容易上手。它可以最大限度地減少認知消耗，同時不會犧牲對進階功能的用處，這意味著你可以專注於最重要的事情 – 建構和培訓最新最好的深度學習模型，並在世界有初步進展。 PyTorch 也很容易擴充和延展，且和其他 Python 工具配合得很好。 PyTorch 已被數百名深度學習從業者和幾個一流的玩家採用，如 FAIR、OpenAI、FastAI 和 Purdue。

書籍內容包含

Deep Learning with PyTorch 教你如何使用 Python 和 PyTorch 實現深度學習演算法。本書將帶你進入一個引人入勝的案例研究：建構一種能夠使用 CT 掃描檢測惡性肺腫瘤的演算法。在作者引導你完成這個真實範例的過程中，你將發現 PyTorch 的有效性和趣味性。在快速介紹深度學習環境後，你將探索預訓練( pre-trained )網路的使用，並開始提高你使用張量( tensors )的技能。你將瞭解如何使用張量表示最常見的資料型別，以及如何在實際範例中從頭開始建構和訓練神經網路，重點關注影像( images )和序列( sequences )。

在介紹了基礎知識之後，本書將帶你踏上更大型專案的旅程。本書的核心是一個專為癌症檢測而設計的神經網路。你將發現輸入有限資訊訓練網路的方法，並開始處理資料以獲得一些結果。你將篩選不可靠的初始結果，並專注於如何診斷和修復神經網路中的問題。最後，你將瞭解如何通過使用增強資料進行培訓，改進模型結構，和執行其他微調來改善結果。