Redes Neuronales & Deep Learning - Volumen 2: Regularización, optimización y arquitecturas especializadas [formato 8.5" x 11"]

¿Qué tienen en común los traductores automáticos que nos permiten leer, en nuestra propia lengua, textos escritos en otros idiomas, los sistemas de reconocimiento de voz que todos llevamos en nuestro teléfono móvil o los sistemas de visión artificial que le permiten a un coche autónomo distinguir una señal de tráfico de otra? Todos ellos son ejemplos de aplicaciones cotidianas basadas en el uso de redes neuronales artificiales.Las redes neuronales artificiales, popularizadas actualmente bajo la denominación deep learning, se enmarcan dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Más concretamente, dentro de las técnicas de aprendizaje automático o machine learning. Actualmente, las técnicas de deep learning están revolucionando el mundo de la Inteligencia Artificial y compañías como Google, Facebook, Amazon o Microsoft, entre otras muchas, se disputan a los ingenieros y doctorandos familiarizados con este tipo de técnicas.En este libro se presentan el origen, la motivación, la inspiración, la evolución y las aplicaciones de las redes neuronales artificiales. Se realiza especial hincapié en las técnicas algorítmicas que permiten el entrenamiento de redes neuronales (esto es, los algoritmos que se utilizan para que las redes aprendan y los distintos problemas que hay que solventar para que las redes neuronales artificiales funcionen correctamente en la práctica). También se detallan múltiples técnicas de tipo heurístico que se han propuesto recientemente para construir redes neuronales "profundas" (el origen del término deep learning). Aunque las redes neuronales artificiales existían desde los orígenes de la I.A., la eclosión del deep learning se produjo, ya entrado el siglo XXI, tras conseguir igualar, cuando no mejorar, el rendimiento de los seres humanos en la resolución de tareas que, hasta hace poco, se consideraban de nuestro dominio exclusivo.Contenido del segundo volumenParte II. Entrenamiento de redes neuronales artificialesPrevención del sobreaprendizaje (a.k.a. regularización o cómo conseguir que una red aprenda mejor)Algoritmos de optimización (o cómo conseguir que una red aprenda más rápido)Parte III. Arquitecturas especializadasSoftmax (para problemas de clasificación)Redes convolutivas (para trabajar con imágenes y otros tipos de señales)NotaEsta edición está compuesta por dos volúmenes en formato 8.5" x 11". Por restricciones de la imprenta, dado el número de páginas del libro, este segundo volumen (ISBN 1-0903-3688-8) complementa al primer volumen (ISBN 1-0903-2030-2) , en el que se describen los fundamentos de las redes neuronales artificiales y sus técnicas de entrenamiento. Read more