Python遷移學習Python遷移學習

《Python遷移學習》是2020年人民郵電出版社出版的圖書，作者是迪潘簡·撒卡爾（Dipanjan Sarkar）。本書能帶你釐清機器學習和深度學習的關鍵基本概念，對重要的深度學習架構進行描述，卷積神經網路、深度神經網路、遞歸神經網路、長短時記憶神經網路以及膠囊網路都有所涉及。

基本介紹

• 中文名：Python遷移學習
• 作者：迪潘簡·撒卡爾（Dipanjan Sarkar）
• 出版社：人民郵電出版社 
• ISBN：9787115543561

內容簡介

遷移學習是機器學習技術的一種，它可以從一系列機器學習問題的訓練中獲得知識，並將這些知識用於訓練其他相似類型的問題。本書分為3個部分：第1部分是深度學習基礎，介紹了機器學習的基礎知識、深度學習的基礎知識和深度學習的架構；第2部分是遷移學習精要，介紹了遷移學習的基礎知識和遷移學習的威力；第3部分是遷移學習案例研究，介紹了圖像識別和分類、文本文檔分類、音頻事件識別和分類、DeepDream算法、風格遷移、自動圖像掃描生成器、圖像著色等內容。本書適合數據科學家、機器學習工程師和數據分析師閱讀，也適合對機器學習和遷移學習感興趣的讀者閱讀。在閱讀本書之前，希望讀者對機器學習和Python編程有基本的掌握。

作者簡介

迪潘簡·撒卡爾（Dipanjan Sarkar）是英特爾公司的一名數據科學家，他利用數據科學、機器學習和深度學習來構建大規模的智慧型系統。他擁有數據科學和軟體工程專業的碩士學位。 他從事分析工作多年，專攻機器學習、自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）、統計方法和深度學習。他對教育充滿熱情，同時還在Springboard等組織中擔任數據科學導師，幫助人們學習數據科學。他還是人工智慧和數據科學領域的領先線上期刊《面向數據科學》的主要編著者和編輯，他還編寫了幾本關於R、Python、機器學習、NLP和深度學習的書。 拉格哈夫·巴利（Raghav Bali）是Optum的數據科學家。他的工作涉及研究和開發基於機器學習、深度學習和NLP的企業級解決方案，用於醫療和保險領域的相關用例。之前在英特爾公司的工作中，他參與了數據主動驅動IT的提案。他還曾在企業資源計畫（Enterprise Resource Planning，ERP）和金融領域的一些的組織工作。他已經和一些優秀的出版社合作出版了多本書籍。 Raghav在班加羅爾國際信息技術學院作為優秀畢業生獲得了信息技術碩士學位。他熱愛閱讀，在工作不忙時，他是一個熱衷於捕捉生活瞬間的攝影愛好者。 塔莫格納·戈什（Tamoghna Ghosh）是英特爾公司的機器學習工程師。他共有11年的工作經驗，其中包括4年在微軟印度研究院的核心研究經驗。在微軟研究院期間，他曾擔任分組密碼的密碼分析的研究助理。 他的技術專長包括大數據、機器學習、NLP、信息檢索、數據可視化和軟體開發。他在加爾各答印度統計研究所獲得了工學碩士（計算機科學）學位，在加爾各答大學獲得了理學碩士（數學）學位。他的專業研究領域為功能性分析、數學建模以及動態系統。他對教學工作充滿熱情，並為英特爾公司開展了不同級別的數據科學內部培訓。