برمجة Pytorch للتعلم العميق - تأليف Ian Pointer (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب اتخذ الخطوات التالية نحو إتقان التعلم العميق، وهو أسلوب التعلم الآلي الذي يغير العالم من حولنا في كل ثانية. ستتعرف في هذا الكتاب العملي على الأفكار الأساسية باستخدام إطار عمل PyTorch مفتوح المصدر من Facebook، وتكتسب أحدث المهارات التي تحتاجها لإنشاء شبكاتك العصبية الخاصة. يوضح لك Ian Pointer كيفية إعداد PyTorch في بيئة قائمة على السحابة، ثم يأخذك في جولة لإنشاء البنى العصبية التي تسهل العمليات على الصور والصوت والنصوص وغيرها، وذلك من خلال التعمق في كل عنصر. كما يتناول المفاهيم الجوهرية لتطبيق تعلم النقل على الصور، وتصحيح أخطاء النماذج، واستخدام PyTorch في بيئات الإنتاج. تعلم كيفية نشر نماذج التعلم العميق في بيئات الإنتاج، واستكشف حالات استخدام PyTorch من عدة شركات رائدة. تعلم كيفية تطبيق التعلم بنقل الخبرة على الصور، وتطبيق تقنيات معالجة اللغات الطبيعية المتطورة باستخدام نموذج مُدرب على Wikipedia. استخدم مكتبة torchaudio الخاصة بـ PyTorch لتصنيف البيانات الصوتية باستخدام نموذج يعتمد على التلافيف. قم بتصحيح أخطاء نماذج PyTorch باستخدام TensorBoard والرسوم البيانية اللهبية. وانشر تطبيقات PyTorch في بيئات الإنتاج داخل حاويات Docker وعناقيد Kubernetes التي تعمل على Google Cloud.

نبذة عن المؤلف

إيان بوينتر هو مهندس بيانات متخصص في حلول تعلم الآلة (بما في ذلك تقنيات التعلم العميق) للعديد من الشركات المدرجة ضمن قائمة Fortune 100. يعمل إيان حالياً في Lucidworks، حيث يركز على تطبيقات وهندسة معالجة اللغات الطبيعية NLP المتطورة.

هاجر إلى الولايات المتحدة من المملكة المتحدة في عام 2011 وأصبح مواطناً أمريكياً في عام 2017.