Enhancing Deep Learning with Bayesian Inference: Create more powerful, robust deep learning systems with Bayesian deep learning in Python
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2023
- Tapa blanda
- Nuevo
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- Título
- Enhancing Deep Learning with Bayesian Inference: Create more powerful, robust deep learning systems with Bayesian deep learning in Python
- Autor
- Matt Benatan; Jochem Gietema; Marian Schneider
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 180324688X
- ISBN 13
- 9781803246888
Develop Bayesian Deep Learning models to help make your own applications more robust.
Key Features
- Learn how advanced convolutions work
- Learn to implement a convolution neural network
- Learn advanced architectures using convolution neural networks
- Apply Bayesian NN to decrease weighted distribution
Book Description
Bayesian Deep Learning provides principled methods for developing deep learning models capable of producing uncertainty estimates.
Typical deep learning methods do not produce principled uncertainty estimates, i.e. they don’t know when they don’t know. Principled uncertainty estimates allow developers to handle unexpected scenarios in real-world applications, and therefore facilitate the development of safer, more robust systems.
Developers working with deep learning will be able to put their knowledge to work with this practical guide to Bayesian Deep Learning.
Learn building and understanding of how Bayesian Deep Learning can improve the way you work with models in production.
You’ll learn about the importance of uncertainty estimates in predictive tasks, and will be introduced to a variety of Bayesian Deep Learning approaches used to produce principled uncertainty estimates. You will be guided through the implementation of these approaches, and will learn how to select and apply Bayesian Deep Learning methods to real-world applications.
By the end of the book you will have a good understanding of Bayesian Deep Learning and the advantages it has to offer, and will be able to develop Bayesian Deep Learning models to help make your own applications more robust.
What you will learn
- Understanding the fundamentals of Bayesian Neural Networks
- Understanding the tradeoffs between different key BNN implementations/approximations
- Understanding the advantages of probabilistic DNNs in production contexts
- Knowing how to implement a variety of BDL methods, and how to apply these to real-world problems
- Understanding how to evaluate BDL methods and choose the best method for a given task
Who This Book Is For
Researchers and developers are looking for ways to develop more robust deep learning models through probabilistic deep learning.
The reader will know the fundamentals of machine learning, and have some experience of working with machine learning and deep learning models.
Table of Contents
- Bayesian Inference in the Age of Deep Learning
- Fundamentals of Bayesian Inference
- Fundamentals of Deep Learning
- Introducing Bayesian Deep Learning
- Principled Approaches for Bayesian Deep Learning
- Using the Standard Toolbox for Bayesian Deep Learning
- Practical considerations for Bayesian Deep Learning
- Applying Bayesian Deep Learning
- Next steps in Bayesian Deep Learning
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Jochem Gietema is an Applied Scientist at Onfido in London where he has developed and deployed several patented solutions related to anomaly detection, computer vision, and interactive data visualisation.
Marian Schneider is an applied scientist in machine learning. His work involves developing and deploying applications in computer vision, ranging from brain image segmentation and uncertainty estimation to smarter image capture on mobile devices.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a Ria Christie Collections, Uxbridge, United Kingdom, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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