Gans en acción: aprendizaje profundo con redes generativas antagónicas

Los sistemas de aprendizaje profundo han logrado una gran habilidad para identificar patrones en texto, imágenes y video. Pero las aplicaciones que crean imágenes realistas, oraciones y párrafos naturales, o traducciones de calidad nativa han resultado difíciles de conseguir. Las Redes Generativas Antagónicas, o GANs, ofrecen una solución prometedora a estos desafíos al emparejar dos redes neuronales que compiten: una que genera contenido y la otra que rechaza las muestras de baja calidad.

GANs en acción: Aprendizaje profundo con redes generativas antagónicas te enseña cómo construir y entrenar tus propias redes generativas antagónicas. Primero, obtendrás una introducción al modelado generativo y cómo funcionan las GANs, junto con una descripción general de sus posibles usos. Luego, comenzarás a construir tu propio sistema antagónico simple, mientras exploras la base de la arquitectura GAN: las redes generadora y discriminadora.

La compra del libro impreso incluye un eBook gratuito en formatos PDF, Kindle y ePub de Manning Publications.

Autor: Jakub Langr, Vladimir Bok
Editorial: Manning Publications
Publicado: 10/07/2019
Páginas: 276
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.90lbs
Tamaño: 9.20h x 7.40w x 0.40d
ISBN13: 9781617295560
ISBN10: 1617295566
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | Redes neuronales
- Informática | Inteligencia artificial | General
- Informática | Procesamiento óptico de datos

Sobre el autor
Jakub Langr se graduó de la Universidad de Oxford, donde también dio clases en los Servicios Informáticos de la OU. Ha trabajado en ciencia de datos desde 2013, más recientemente como líder técnico en ciencia de datos en Filtered.com y como consultor de ciencia de datos en Mudano. Jakub también diseñó e imparte cursos de Ciencia de Datos en la Universidad de Birmingham y es miembro de la Royal Statistical Society.

Vladimir Bok es Gerente Senior de Producto en Intent Media, una empresa de ciencia de datos para los principales sitios de viajes, donde ayuda a supervisar los equipos de investigación e infraestructura de Aprendizaje Automático de la compañía. Anteriormente, fue Gerente de Programa en Microsoft. Vladimir se graduó Cum Laude en Ciencias de la Computación de la Universidad de Harvard. Ha trabajado como ingeniero de software en empresas FinTech en etapa inicial, incluida una fundada por el cofundador de PayPal Max Levchin, y como científico de datos en una startup de Y Combinator.