【每周一本书第11波】Keras 快速上手:基于 Python 的深度学习实战
从事机器学习,一个好的硬件环境是必不可少的。在硬件环境的选择上,并不是一定选择最贵的就会有最好的效果,很多时候可能付出了 2 倍的成本,但是性能的提升却只有 10%。深度学习的计算环境对不同部件的要求不同,因此这里先简要讨论一下硬件的合理搭配。如果您不差钱,则可以跳过本节。另外,虽然目前有一些云服务供应商提供 GPU 计算能力,并且一键部署,听起来不错,但是基于云计算的 GPU 实例受到两个限制。首先,普通的廉价 GPU 实例内存稍小,比如 AWS 的 G2 实例目前只支持单GPU 4GB 的显存;其次,支持较大显存的实例费用比较高,性价比不高。比如 AWS 的P2 实例使用支持每 GPU 12GB 内存的 K80 GPU,每小时费用高达 0.9 美元。但是 K80GPU 属于 Kepler 架构,是两代前的技术。另外,在实际使用中需要开启其他服务以使用 GPU 实例,各种成本加起来每月的开支还是很可观的,很可能 6 个月的总开支够买一台配置较新 GPU 的全新电脑了。
上文摘自本周C君给大家提供的赠书——《Keras 快速上手:基于 Python 的深度学习实战》
本书为俞栋、张察博士亲笔作序力荐,谷歌、微软、Twitter、Facebook、Airbnb等公司多位资深数据科学家倾情力荐。
本书从如何准备深度学习的环境开始,手把手地教读者如何采集数据,如何运用一些最常用,也是目前被认为最有效的一些深度学习算法来解决实际问题。覆盖的领域包括推荐系统、图像识别、自然语言情感分析、文字生成、时间序列、智能物联网等。不同于许多同类的书籍,本书选择了Keras作为编程软件,强调简单、快速的模型设计,而不去纠缠底层代码,使得内容相当易于理解。读者可以在CNTK、TensorFlow和Theano的后台之间随意切换,非常灵活。即使你有朝一日需要用更低层的建模环境来解决更复杂的问题,相信也会保留从Keras中学来的高度抽象的角度审视你要解决的问题,让你事半功倍。
【每周一本书】又是一周,CDA数据分析师携手工业出版社将于每周三展开赠书活动,每周给各位读者提供3-5本赠书,希望带动各位读者能借此机会每周充一次电。(注:书籍将于10天内发放到中奖者手中。参与方式见下文)
作者简介
谢梁
现任微软云计算核心存储部门首席数据科学家,主持运用机器学习和人工智能方法优化大规模高可用性并行存储系统的运行效率和改进其运维方式。具有十余年机器学习应用经验,熟悉各种业务场景下机器学习和数据挖掘产品的需求分析、架构设计、算法开发和集成部署,涉及金融、能源和高科技等领域。曾经担任美国道琼斯工业平均指数唯一保险业成分股的旅行家保险公司分析部门总监,负责运用现代统计学习方法优化精算定价业务和保险运营管理,推动精准个性化定价解决方案。在包括Journal of Statistical Software等专业期刊上发表过多篇论文,担任Journal of Statistical Computation and Simulation期刊以及Data Mining Applications with R一书的审稿人。本科毕业于西南财经大学经济学专业,博士毕业于纽约州立大学计量经济学专业。
鲁颖
现任谷歌硅谷总部数据科学家,为谷歌应用商城提供核心数据决策分析,利用机器学习和深度学习技术建立用户行为预测模型,为产品优化提供核心数据支持。曾在亚马逊、微软和迪士尼美国总部担任机器学习研究科学家,有着多年使用机器学习和深度学习算法研发为业务提供解决方案的经验。热衷于帮助中国社区的人工智能方面的研究和落地,活跃于各个大型会议并发表主题演讲。本科毕业于复旦大学数学专业,博士毕业于明尼苏达大学统计专业。
劳虹岚
现任微软研究院研究工程师,是早期智能硬件项目上视觉和语音研发的核心团队成员,对企业用户和消费者需求体验与AI技术的结合有深刻的理解和丰富的经验。曾在Azure和Office 365负责处理大流量高并发的后台云端研究和开发,精通一系列系统架构设计和性能优化方面的解决方案。拥有从前端到后端的丰富经验:包括客户需求判断、产品开发以及最终在云端架构设计和部署。本科毕业于浙江大学电子系,硕士毕业于美国南加州大学(USC)电子和计算机系。
内容提要
本书系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验,是一本非常好的深度学习入门书。
不同于许多讲解深度学习的书籍,本书以实用为导向,选择了 Keras 作为编程框架,强调简单、快速地设计模型,而不去纠缠底层代码,使得内容相当易于理解,读者可以在 CNTK、 TensorFlow 和 Theano 的后台之间随意切换,非常灵活。并且本书能帮助读者从高度抽象的角度去审视业务问题,达到事半功倍的效果。
上周获奖名单
参与方式
文末留言告诉C君,这本书吸引您的理由,获得精选,点(ren)赞(qi)数(gao)的前5名即可获得本书
本期活动截止时间11月13日中午12点
(为确保赠书活动的公平公开性,让更多人能参与到每周一本书中。赠书活动参与者每月有且仅有一次获奖机会,有获奖记录的参与者赠书将自动转赠其他参与者)
土豪请扫描下方二维码订购
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31本人基本情况: 学校及专业:厦门大学经济学院应用统计 实习经历:快手数据分析、字节数据分析、百度数据分析 Offer情况:北京 ...
2025-01-3001专家简介 徐杨老师,CDA数据科学研究院教研副总监,主要负责CDA认证项目以及机器学习/人工智能类课程的研发与授课,负责过中 ...
2025-01-29