Probabilystyczne głębokie uczenie z TensorFlow

Standardowe modele głębokiego uczenia się dokonują przewidywań z absolutną pewnością, nawet gdy są błędne.Probabilistyczne głąbokie uczenie się rozwiązuje ten problem, umożliwiając sieciom neuronowym kwantyfikację ich wątpliwości, dzięki czemu są bezpieczniejsze i bardziej niezawodne w krytycznych aplikacjach w świecie rzeczywistym. W tym pisemnym kursie przejdziesz od deterministycznego głębokiego uczenia się do modelowania probabilistycznego.Dowiesz się, jak reprezentować niepewność zarówno w danych, jak i wagach modelu, umożliwiając budowanie solidnych sieci neuronowych, które mogą wyrażać, kiedy są niepewne. Zaczynając od podstawowych pojęć prawdopodobieństwa, przejdziesz do kodowania praktycznych, probabilistycznych architektur. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia rozkładów prawdopodobieństwa i kwantyfikacji niepewności w głębokim uczeniu się. - Twórz sieci neuronowe, które generują rozkłady prawdopodobieństwa za pomocą biblioteki prawdopodobnej TensorFlow. - Modeluj aleatoryczną niepewność, aby uchwycić nieodłączny szum obecny w zestawach danych w świecie rzeczywistym. - Wdrożenie bayesowskich sieci neuronowych do szacowania niepewności epistemologicznej w parametrach modelu. - Zastosuj nowoczesne techniki wnioskowania wariancyjnego i metody Monte Carlo do trenowania modeli probabilistycznych. - Oceń prognozy probabilistyczne przy użyciu odpowiednich reguł punktacji i wskaźników kalibracji. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i podstawowych koncepcji dystrybucji, zanim przeprowadzi Cię przez pisemne wyjaśnienia i fragmenty kodu do konstruowania, szkolenia i oceny modeli świadomych niepewności. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, analityków danych i entuzjastów uczenia maszynowego, którzy mają podstawową wiedzę na temat sieci neuronowych i Pythona i chcą nauczyć się radzić sobie z niepewnością w swoich modelach.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z programowaniem probabilistycznym. Zacznij czytać, aby budować modele głębokiego uczenia, które wiedzą, czego nie wiedzą.