Bharath Ramsundar Livres

Uczenie maszynowe jest coraz powszechniejsze. Niemal każdego dnia stykamy się z tego rodzaju oprogramowaniem, a możliwości tworzonych systemów stale rosną. Zdobycie praktycznych umiejętności w zakresie budowy i treningu sieci neuronowych staje się dla profesjonalnych programistów koniecznością. Spośród wielu narzędzi służących do tworzenia systemów uczenia maszynowego warto zwrócić uwagę na TensorFlow - nową biblioteką udostępnioną przez Google, przeznaczoną do projektowania i wdrażania zaawansowanych architektur uczenia głębokiego. Bez wątpienia jest to narzędzie, które pozwala na wykonywanie zadań znacznie wykraczających poza standardowy zakres uczenia maszynowego. Ta książka jest przeznaczona dla praktyków, przede wszystkim programistów, architektów i naukowców, którzy chcą się nauczyć projektowania systemów uczących. Podstawowe pojęcia dotyczące uczenia maszynowego wyjaśniono tu poprzez praktyczne przykłady. Przedstawiono możliwości TensorFlow jako systemu do przeprowadzania obliczeń na tensorach. Omówiono zastosowania tej biblioteki w wielu bardzo różnych dziedzinach: do budowy systemów służących do rozpoznawania obrazów, rozumienia tekstu napisanego ręcznie przez człowieka czy przewidywania właściwości potencjalnych leków. Dzięki tej książce można bez trudu zrozumieć matematyczne podstawy systemów uczenia maszynowego, a następnie wykorzystać je podczas tworzenia profesjonalnych sieci neuronowych.

Der praxisorientierte Überblick über ein breites Spektrum von Deep-Learning-Anwendungsfällen in den Life Sciences Bietet Ihnen zahlreiche Einstiegspunkte für die Anwendung von Deep Learning in den Biowissenschaften und in der Medizin Zeigt grundlegende Techniken des Deep Learning und führt in den Einsatz der Python-Bibliothek DeepChem ein Behandelt auch Variational Autoencoder (VAE) und Generative Adversarial Networks (GANs) Deep Learning hat bereits in vielen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Jetzt hält es Einzug in die Wissenschaften, insbesondere in die Biowissenschaften. Dieses praxisorientierte Buch bietet Programmierern und Wissenschaftlern einen Überblick darüber, wie Deep Learning in Genomik, Chemie, Biophysik, Mikroskopie, medizinischer Analyse und Arzneimittelforschung eingesetzt wird. Das Buch vermittelt Deep-Learning-Grundlagen und führt in die Arbeit mit der Python-Bibliothek DeepChem ein. Sie erfahren, wie Deep Learning z. B. zur Analyse von Mikroskopaufnahmen, für molekulare Daten und bei medizinischen Scans genutzt wird. Abschließend zeigen Bharath Ramsundar und seine Co-Autoren anhand einer Fallstudie Techniken für die Entwicklung neuer Therapeutika, eine der größten interdisziplinären Herausforderungen der Wissenschaft.