【每周一本書(shū)】之《Keras快速上手：基于Python的深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》

Keras Python 深度學(xué)習(xí) 大數(shù)據(jù)

原創(chuàng) abby | 2017-09-26 08:11

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】數(shù)據(jù)挖掘與深度學(xué)習(xí)毫無(wú)疑問(wèn)是大數(shù)據(jù)時(shí)代最炙手可熱的研究方向。在很多前沿領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)和發(fā)展正在顛覆人類對(duì)于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)的認(rèn)知

【每周一本書(shū)】之《Keras快速上手：基于Python的深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿作者：abby

在最近的幾年里，深度學(xué)習(xí)無(wú)疑是一個(gè)發(fā)展最快的機(jī)器學(xué)習(xí)子領(lǐng)域。在許多機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽中，最后勝出的系統(tǒng)或多或少都使用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)。 2016年，基于深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和蒙特卡洛樹(shù)搜索的圍棋程序 AlphaGo 甚至戰(zhàn)勝了人類冠軍。人工智能的這一勝利比預(yù)想的要早了 10 年，而其中起關(guān)鍵作用的就是深度學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于我們的生活中，比如市場(chǎng)上可以見(jiàn)到的語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)、智能音箱、語(yǔ)言翻譯、圖像識(shí)別和圖像藝術(shù)化系統(tǒng)等，其中深度學(xué)習(xí)都是關(guān)鍵技術(shù)。同時(shí)，由于學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的大量投入，深度學(xué)習(xí)的新模型和新算法層出不窮，要充分掌握深度學(xué)習(xí)的各種模型和算法并實(shí)現(xiàn)它們無(wú)疑是一件困難的事情。

幸運(yùn)的是，基于各行各業(yè)對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的需求，許多公司和學(xué)校開(kāi)源了深度學(xué)習(xí)工具包，其中大家比較熟悉的有 CNTK、 TensorFlow、 Theano、 Caffe、 mxNet 和 Torch。這些工具包都提供了非常靈活而強(qiáng)大的建模能力，極大地降低了使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的門(mén)檻，進(jìn)一步加速了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的研究和應(yīng)用。但是，這些工具包各有所長(zhǎng)、接口不同，而且對(duì)于很多初學(xué)者這些工具包過(guò)于靈活，難以掌握。

由于這些原因， Keras 應(yīng)運(yùn)而生。 Keras 可以被看作一個(gè)更易于使用、在更高層次上進(jìn)行抽象、兼具兼容性和靈活性的深度學(xué)習(xí)框架，它的底層可以在 CNTK、 TensorFlow和 Theano 中自由切換。 Keras 的出現(xiàn)使很多初學(xué)者可以很快地體驗(yàn)深度學(xué)習(xí)的一些基本技術(shù)和模型，并且將這些技術(shù)和模型應(yīng)用到實(shí)際問(wèn)題中。

而《Keras快速上手：基于Python的深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》這本書(shū)就是在這種背景下產(chǎn)生的。

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《Keras快速上手：基于Python的深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》從如何準(zhǔn)備深度學(xué)習(xí)的環(huán)境開(kāi)始，手把手地教讀者如何采集數(shù)據(jù)，如何運(yùn)用一些最常用，也是目前被認(rèn)為最有效的一些深度學(xué)習(xí)算法來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。覆蓋的領(lǐng)域包括推薦系統(tǒng)、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言情感分析、文字生成、時(shí)間序列、智能物聯(lián)網(wǎng)等。

本書(shū)以實(shí)際應(yīng)用為導(dǎo)向，強(qiáng)調(diào)概念的認(rèn)知和實(shí)用性，對(duì)理論的介紹深入淺出，對(duì)讀者的數(shù)學(xué)水平要求較低，讀者在學(xué)習(xí)完畢后能使用案例程序舉一反三地應(yīng)用到其具體場(chǎng)景中。

從內(nèi)容方面本書(shū)共分為10個(gè)章節(jié)：

第1章：介紹搭建深度學(xué)習(xí)環(huán)境，是整本書(shū)的基礎(chǔ)。

第2章：介紹如何用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)收集數(shù)據(jù)并使用ElasticSearch 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。因?yàn)樵诤芏鄳?yīng)用中，數(shù)據(jù)需要讀者自行從網(wǎng)上爬取和并加以處理和存儲(chǔ)。

第3章：介紹深度學(xué)習(xí)模型的基本概念。

第4章：介紹深度學(xué)習(xí)框架 Keras 的用法。

第 5~9 章：是5個(gè)深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典應(yīng)用。我們會(huì)依次介紹深度學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、文字生成和時(shí)間序列的具體應(yīng)用。在介紹這些應(yīng)用的過(guò)程中會(huì)穿插各種深度學(xué)習(xí)模型和代碼，并和讀者分享我們對(duì)于這些模型的原理和應(yīng)用場(chǎng)景的體會(huì)。

第10章：拋磚引玉地提出物聯(lián)網(wǎng)概念。

作者介紹

謝梁

現(xiàn)任微軟云計(jì)算核心存儲(chǔ)部門(mén)首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，主持運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方法優(yōu)化大規(guī)模高可用性并行存儲(chǔ)系統(tǒng)的運(yùn)行效率和改進(jìn)其運(yùn)維方式。具有十余年機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，熟悉各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景下機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品的需求分析、架構(gòu)設(shè)計(jì)、算法開(kāi)發(fā)和集成部署，涉及金融、能源和高科技等領(lǐng)域。曾經(jīng)擔(dān)任美國(guó)道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)唯一保險(xiǎn)業(yè)成分股的旅行家保險(xiǎn)公司分析部門(mén)總監(jiān)，負(fù)責(zé)運(yùn)用現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法優(yōu)化精算定價(jià)業(yè)務(wù)和保險(xiǎn)運(yùn)營(yíng)管理，推動(dòng)精準(zhǔn)個(gè)性化定價(jià)解決方案。

魯穎

現(xiàn)任谷歌硅谷總部數(shù)據(jù)科學(xué)家，為谷歌應(yīng)用商城提供核心數(shù)據(jù)決策分析，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)建立用戶行為預(yù)測(cè)模型，為產(chǎn)品優(yōu)化提供核心數(shù)據(jù)支持。曾在亞馬遜、微軟和迪士尼美國(guó)總部擔(dān)任機(jī)器學(xué)習(xí)研究科學(xué)家，有著多年使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法研發(fā)為業(yè)務(wù)提供解決方案的經(jīng)驗(yàn)。

勞虹嵐

現(xiàn)任微軟研究院研究工程師，是早期智能硬件項(xiàng)目上視覺(jué)和語(yǔ)音研發(fā)的核心團(tuán)隊(duì)成員，對(duì)企業(yè)用戶和消費(fèi)者需求體驗(yàn)與AI技術(shù)的結(jié)合有深刻的理解和豐富的經(jīng)驗(yàn)。曾在Azure和Office 365負(fù)責(zé)處理大流量高并發(fā)的后臺(tái)云端研究和開(kāi)發(fā)，精通一系列系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)和性能優(yōu)化方面的解決方案。

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