directly in the output. By the end of this book, they will be able to apply the techniques to realworld problems and evaluate their own probabilistic deep learning models. The plot of Probabilistic Deep Learning with Python revolves around the increasing importance of machine learning in today's world, especially in high-stakes applications such as healthcare, finance, and security, where accuracy is critical. The book explores the challenges faced by developers when dealing with large datasets and complex tasks, and the need to address these challenges through probabilistic deep learning. It highlights the limitations of traditional deep learning methods, which often rely on maximum likelihood estimation and neglect the possibility of errors and uncertainties in the outputs. The story begins with an introduction to deep learning and its role in modern technology, before delving into the basics of probabilistic deep learning. Readers are introduced to the concept of uncertainty in deep learning, and how it can be addressed using probabilistic methods. The author explains how probabilistic deep learning models can provide more accurate results by quantifying the uncertainty in the predictions. As the story progresses, readers learn about the Tensorflow Probability framework, a Python-based library for probabilistic programming that allows them to build Bayesian neural networks and state their uncertainties directly in the output. They discover how to set up Bayesian neural networks, which enable them to quantify the uncertainty in the predictions. Throughout the book, the author emphasizes the importance of understanding the process of technological evolution, particularly in the field of machine learning.

непосредственно в выходных данных. К концу этой книги они смогут применять методы к задачам реального мира и оценивать свои собственные вероятностные модели глубокого обучения. Сюжет Probabilistic Deep arning with Python вращается вокруг возрастающей важности машинного обучения в современном мире, особенно в приложениях с высокими ставками, таких как здравоохранение, финансы и безопасность, где точность имеет решающее значение. В книге рассматриваются проблемы, с которыми сталкиваются разработчики при работе с большими наборами данных и сложными задачами, а также необходимость решения этих проблем посредством вероятностного глубокого обучения. Это подчеркивает ограничения традиционных методов глубокого обучения, которые часто полагаются на оценку максимального правдоподобия и пренебрегают возможностью ошибок и неопределенностей в выводах. История начинается с введения в глубокое обучение и его роль в современных технологиях, прежде чем углубиться в основы вероятностного глубокого обучения. Читателям знакомят с понятием неопределенности в глубоком обучении, и с тем, как это можно решить с помощью вероятностных методов. Автор объясняет, как вероятностные модели глубокого обучения могут обеспечить более точные результаты путем количественной оценки неопределенности в прогнозах. По мере развития истории читатели узнают о фреймворке Tensorflow Probability, основанной на языке Python библиотеке для вероятностного программирования, которая позволяет им строить байесовские нейронные сети и заявлять о своих неопределенностях непосредственно на выходе. Они обнаруживают, как настроить байесовские нейронные сети, которые позволяют им количественно оценить неопределенность в прогнозах. На протяжении всей книги автор подчеркивает важность понимания процесса технологической эволюции, особенно в области машинного обучения.

directement dans la sortie. À la fin de ce livre, ils seront en mesure d'appliquer des méthodes aux tâches du monde réel et d'évaluer leurs propres modèles probabilistes d'apprentissage profond. L'histoire de Probabilistic Deep arning with Python s'articule autour de l'importance croissante de l'apprentissage automatique dans le monde d'aujourd'hui, en particulier dans les applications à taux élevé telles que les soins de santé, la finance et la sécurité, où la précision est essentielle. livre examine les défis auxquels les développeurs sont confrontés lorsqu'ils travaillent avec de grands ensembles de données et des tâches complexes, ainsi que la nécessité de résoudre ces problèmes par l'apprentissage profond probabiliste. Cela souligne les limites des méthodes traditionnelles d'apprentissage profond, qui reposent souvent sur l'évaluation de la plus grande plausibilité et négligent la possibilité d'erreurs et d'incertitudes dans les conclusions. L'histoire commence par une introduction à l'apprentissage profond et son rôle dans les technologies modernes, avant d'approfondir les fondements de l'apprentissage profond probabiliste. s lecteurs sont familiarisés avec la notion d'incertitude dans l'apprentissage profond, et comment cela peut être résolu par des méthodes probabilistes. L'auteur explique comment les modèles probabilistes d'apprentissage profond peuvent produire des résultats plus précis en quantifiant l'incertitude dans les prévisions. Au fur et à mesure de l'évolution de l'histoire, les lecteurs découvriront le cadre Tensorflow Probability, basé sur la bibliothèque Python pour la programmation probabiliste, qui leur permet de construire des réseaux neuronaux bayésiens et de déclarer leurs incertitudes directement à la sortie. Ils découvrent comment configurer les réseaux neuronaux bayésiens qui leur permettent de quantifier l'incertitude des prévisions. Tout au long du livre, l'auteur souligne l'importance de comprendre le processus d'évolution technologique, en particulier dans le domaine de l'apprentissage automatique.

directamente en la salida. Al final de este libro, podrán aplicar métodos a las tareas del mundo real y evaluar sus propios modelos probabilísticos de aprendizaje profundo. La trama Probabilistic Deep arning with Python gira en torno a la creciente importancia del aprendizaje automático en el mundo actual, especialmente en aplicaciones con altas tasas como la salud, las finanzas y la seguridad, donde la precisión es crucial. libro aborda los desafíos que enfrentan los desarrolladores cuando trabajan con grandes conjuntos de datos y tareas complejas, así como la necesidad de resolver estos problemas a través del aprendizaje profundo probabilístico. Esto pone de relieve las limitaciones de los métodos tradicionales de aprendizaje profundo, que a menudo se basan en la evaluación de la máxima verosimilitud y descuidan la posibilidad de errores e incertidumbres en las conclusiones. La historia comienza con una introducción al aprendizaje profundo y su papel en la tecnología moderna antes de profundizar en los fundamentos del aprendizaje profundo probabilístico. A los lectores se les presenta el concepto de incertidumbre en el aprendizaje profundo, y cómo esto se puede resolver con métodos probabilísticos. autor explica cómo los modelos probabilísticos de aprendizaje profundo pueden proporcionar resultados más precisos cuantificando la incertidumbre en las predicciones. A medida que avanza la historia, los lectores aprenden sobre el framework Tensorflow Probability, una biblioteca basada en el lenguaje Python para programación probabilística que les permite construir redes neuronales bayesianas y declarar sus incertidumbres directamente a la salida. Descubren cómo configurar redes neuronales bayesianas que les permitan cuantificar la incertidumbre en las predicciones. A lo largo del libro, el autor destaca la importancia de entender el proceso de evolución tecnológica, especialmente en el campo del aprendizaje automático.

diretamente na saída. Ao final deste livro, eles poderão aplicar os métodos às tarefas do mundo real e avaliar seus próprios modelos prováveis de aprendizado profundo. A história de Probilistic Deep arning with Python gira em torno da crescente importância do aprendizado de máquinas no mundo atual, especialmente em aplicações com taxas elevadas, como saúde, finanças e segurança, onde a precisão é crucial. O livro aborda os desafios que os desenvolvedores enfrentam ao lidar com grandes conjuntos de dados e tarefas complexas e a necessidade de resolver esses problemas através de um aprendizado provável. Isso ressalta as limitações dos métodos tradicionais de aprendizagem profunda, que muitas vezes dependem da avaliação da plausibilidade máxima e desrespeitam a possibilidade de erros e incertezas nas conclusões. A história começa com a introdução ao aprendizado profundo e seu papel nas tecnologias modernas antes de se aprofundar nos fundamentos do aprendizado profundo provável. Os leitores são informados sobre o conceito de incerteza na aprendizagem profunda, e como isso pode ser resolvido através de métodos prováveis. O autor explica como modelos prováveis de aprendizagem profunda podem fornecer resultados mais precisos através da quantificação de incertezas nas previsões. À medida que a história avança, os leitores aprenderão sobre a Tensorflow Propability, uma biblioteca baseada na linguagem Python para a programação provável, que lhes permite construir redes neurais baianas e afirmar suas incertezas na saída. Eles descobrem como ajustar as redes neurais baianas que lhes permitem quantificar a incerteza das previsões. Ao longo do livro, o autor ressalta a importância de compreender a evolução tecnológica, especialmente no aprendizado de máquinas.

direttamente nel output. Alla fine di questo libro saranno in grado di applicare i metodi alle sfide del mondo reale e valutare i loro modelli probabilistici di apprendimento profondo. La trama di Probabilistic Deep arning with Python ruota intorno alla crescente importanza dell'apprendimento automatico nel mondo moderno, soprattutto in applicazioni ad alto tasso come salute, finanza e sicurezza, dove l'accuratezza è fondamentale. Il libro descrive i problemi che gli sviluppatori devono affrontare per gestire set di dati di grandi dimensioni e sfide complesse, nonché la necessità di affrontare questi problemi attraverso un apprendimento approfondito e probabile. Ciò sottolinea le limitazioni dei metodi tradizionali di apprendimento approfondito, che spesso si affidano alla valutazione della massima plausibilità e trascurano la possibilità di errori e incertezze sulle conclusioni. La storia inizia con l'introduzione all'apprendimento profondo e il suo ruolo nella tecnologia moderna, prima di approfondire le basi del probabile apprendimento profondo. Ai lettori viene insegnato il concetto di incertezza nell'apprendimento profondo, e come si può risolvere con metodi probabilistici. L'autore spiega come i modelli probabilistici di apprendimento profondo possono fornire risultati più precisi quantificando l'incertezza delle previsioni. Man mano che la storia si sviluppa, i lettori scopriranno il framework Tensorflow Probability, basato sulla libreria Python per la programmazione plausibile, che permette loro di costruire reti neurali bayesiane e dichiarare le loro incertezze direttamente all'uscita. Scoprono come configurare le reti neurali bayesiane che permettono loro di quantificare l'incertezza delle previsioni. Durante tutto il libro, l'autore sottolinea l'importanza di comprendere l'evoluzione tecnologica, soprattutto nel campo dell'apprendimento automatico.

direkt im Impressum. Am Ende dieses Buches werden sie in der Lage sein, die Techniken auf reale Probleme anzuwenden und ihre eigenen probabilistischen Deep-arning-Modelle zu bewerten. Die Handlung von Probabilistic Deep arning with Python dreht sich um die zunehmende Bedeutung des maschinellen rnens in der heutigen Welt, insbesondere in High-Stakes-Anwendungen wie Gesundheitswesen, Finanzen und cherheit, bei denen Genauigkeit entscheidend ist. Das Buch untersucht die Herausforderungen, denen sich Entwickler beim Umgang mit großen Datensätzen und komplexen Aufgaben gegenübersehen, sowie die Notwendigkeit, diese Herausforderungen durch probabilistisches Deep arning anzugehen. Dies unterstreicht die Grenzen traditioneller Deep-arning-Techniken, die oft auf eine maximale Plausibilitätsbewertung angewiesen sind und die Möglichkeit von Fehlern und Unsicherheiten in den Schlussfolgerungen vernachlässigen. Die Geschichte beginnt mit einer Einführung in Deep arning und seine Rolle in der modernen Technologie, bevor sie tiefer in die Grundlagen des probabilistischen Deep arning eintaucht. Die ser werden in das Konzept der Unsicherheit im Deep arning eingeführt und wie dies mit probabilistischen Methoden gelöst werden kann. Der Autor erklärt, wie probabilistische Deep-arning-Modelle genauere Ergebnisse liefern können, indem sie die Unsicherheit in Vorhersagen quantifizieren. Im Laufe der Geschichte lernen die ser das Tensorflow-Probability-Framework kennen, eine Python-basierte Bibliothek für probabilistische Programmierung, die es ihnen ermöglicht, Bayes'sche neuronale Netze aufzubauen und ihre Unsicherheiten direkt am Ausgang zu erklären. e entdecken, wie Bayes'sche neuronale Netze eingerichtet werden können, die es ihnen ermöglichen, die Unsicherheit in Vorhersagen zu quantifizieren. Während des gesamten Buches betont der Autor, wie wichtig es ist, den Prozess der technologischen Evolution zu verstehen, insbesondere im Bereich des maschinellen rnens.

bezpośrednio w wyjściu. Pod koniec tej książki będą mogli zastosować metody do problemów świata rzeczywistego i ocenić swoje własne probabilistyczne modele głębokiego uczenia się. Probabilistyczne głębokie uczenie się z fabułą Pythona obraca się wokół rosnącego znaczenia uczenia maszynowego we współczesnym świecie, zwłaszcza w zastosowaniach o wysokich stawkach, takich jak opieka zdrowotna, finanse i bezpieczeństwo, gdzie dokładność jest krytyczna. Książka zajmuje się wyzwaniami, przed którymi stoją twórcy dużych zbiorów danych i złożonych zadań, a także potrzebą sprostania tym wyzwaniom poprzez probabilistyczne głębokie uczenie się. Podkreśla to ograniczenia tradycyjnych metod głębokiego uczenia się, które często opierają się na oszacowaniu maksymalnego prawdopodobieństwa i zaniedbują możliwość błędów i niepewności w wnioskach. Opowieść rozpoczyna się od wprowadzenia do głębokiego uczenia się i jego roli w nowoczesnej technologii przed zagłębieniem się w podstawy probabilistycznego głębokiego uczenia się. Czytelnicy są wprowadzani do koncepcji niepewności w głębokim uczeniu się i jak można to rozwiązać metodami probabilistycznymi. Autor wyjaśnia, w jaki sposób probabilistyczne modele głębokiego uczenia się mogą dostarczyć dokładniejszych wyników poprzez ilościowe określenie niepewności w prognozach. W miarę rozwoju historii czytelnicy poznają ramy Tensorflow Probability, bibliotekę opartą na Pythonie do programowania probabilistycznego, która umożliwia im budowę bayesowskich sieci neuronowych i deklarowanie ich niepewności bezpośrednio na wyjściu. Odkrywają, jak dostroić bayesowskie sieci neuronowe, które pozwalają im kwantyfikować niepewność w prognozach. W książce autor podkreśla znaczenie zrozumienia procesu ewolucji technologicznej, zwłaszcza w dziedzinie uczenia maszynowego.

ישירות ביציאה. עד סוף הספר הזה, הם יוכלו ליישם שיטות לבעיות בעולם האמיתי ולהעריך מודלים הסתברותיים של למידה עמוקה. למידה עמוקה הסתברותית עם העלילה של פייתון סובבת סביב החשיבות הגוברת של למידת מכונה בעולם המודרני, במיוחד ביישומים בסכומים גבוהים כמו בריאות, פיננסים וביטחון, שם הדיוק הוא קריטי. הספר מטפל באתגרים שמפתחים מתמודדים איתם בעת התמודדות עם מערכות נתונים גדולות ומשימות מורכבות, והצורך לטפל באתגרים אלה באמצעות למידה עמוקה הסתברותית. הדבר מדגיש את מגבלותיהן של שיטות לימוד מעמיקות מסורתיות, שלרוב מסתמכות על הערכה מרבית של הסבירות והזנחה של האפשרות לשגיאות ואי ־ ודאות במסקנות. הסיפור מתחיל עם הקדמה ללמידה עמוקה ותפקידה בטכנולוגיה המודרנית לפני שהוא מתעמק ביסודות הלמידה העמוקה ההסתברותית. הקוראים מוכנסים למושג חוסר הוודאות בלמידה עמוקה, וכיצד ניתן לפתור זאת בשיטות הסתברותיות. המחבר מסביר כיצד מודלים של למידה עמוקה הסתברותית יכולים לספק תוצאות מדויקות יותר על ־ ידי כימות אי ־ ודאות בתחזיות. ככל שהסיפור מתקדם, הקוראים לומדים על מסגרת ההסתברות Tensorflow, ספרייה מבוססת פייתון לתכנות הסתברותי המאפשרת להם לבנות רשתות עצביות בייסיאניות ולהכריז על חוסר הוודאות שלהם ישירות ביציאה. הם מגלים איך לכוון רשתות עצביות בייסיאניות שמאפשרות להם לכמת אי ודאות בתחזיות. לאורך הספר מדגיש המחבר את החשיבות של הבנת תהליך האבולוציה הטכנולוגית, במיוחד בתחום למידת המכונה.''

doğrudan çıktıda. Bu kitabın sonunda, gerçek dünya problemlerine yöntemler uygulayabilecek ve kendi olasılıksal derin öğrenme modellerini değerlendirebilecekler. Python'un konusu ile Olasılıksal Derin Öğrenme, modern dünyada, özellikle doğruluğun kritik olduğu sağlık, finans ve güvenlik gibi yüksek riskli uygulamalarda makine öğreniminin artan önemi etrafında dönüyor. Kitap, geliştiricilerin büyük veri setleri ve karmaşık görevlerle uğraşırken karşılaştıkları zorlukları ve bu zorlukları olasılıksal derin öğrenme yoluyla ele alma ihtiyacını ele alıyor. Bu, genellikle maksimum olasılık tahminine dayanan ve sonuçlarda hata ve belirsizlik olasılığını ihmal eden geleneksel derin öğrenme yöntemlerinin sınırlamalarını vurgulamaktadır. Hikaye, derin öğrenmeye giriş ve olasılıksal derin öğrenmenin temellerini incelemeden önce modern teknolojideki rolü ile başlar. Okuyucular derin öğrenmede belirsizlik kavramına ve bunun olasılıksal yöntemler kullanılarak nasıl çözülebileceğine tanıtılır. Yazar, olasılıksal derin öğrenme modellerinin tahminlerdeki belirsizliği ölçerek nasıl daha doğru sonuçlar sağlayabileceğini açıklıyor. Hikaye ilerledikçe, okuyucular, olasılıksal programlama için Bayesian sinir ağları oluşturmalarını ve belirsizliklerini doğrudan çıktıda bildirmelerini sağlayan Python tabanlı bir kütüphane olan Tensorflow Olasılık çerçevesini öğrenirler. Tahminlerdeki belirsizliği ölçmelerine izin veren Bayesian sinir ağlarını nasıl ayarlayacaklarını keşfederler. Kitap boyunca yazar, özellikle makine öğrenimi alanında teknolojik evrim sürecini anlamanın önemini vurgulamaktadır.

مباشرة في الناتج. بحلول نهاية هذا الكتاب، سيكونون قادرين على تطبيق الأساليب على مشاكل العالم الحقيقي وتقييم نماذج التعلم العميق الاحتمالية الخاصة بهم. يدور التعلم العميق الاحتمالي مع حبكة بايثون حول الأهمية المتزايدة للتعلم الآلي في العالم الحديث، خاصة في التطبيقات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية والتمويل والأمن، حيث الدقة أمر بالغ الأهمية. يتناول الكتاب التحديات التي يواجهها المطورون عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمهام المعقدة، والحاجة إلى معالجة هذه التحديات من خلال التعلم العميق الاحتمالي. وهذا يسلط الضوء على قيود أساليب التعلم العميق التقليدية، التي تعتمد غالبًا على تقدير الاحتمال الأقصى وتهمل احتمال حدوث أخطاء وشكوك في الاستنتاجات. تبدأ القصة بمقدمة للتعلم العميق ودورها في التكنولوجيا الحديثة قبل الخوض في أساسيات التعلم العميق الاحتمالي. يتم تعريف القراء بمفهوم عدم اليقين في التعلم العميق، وكيف يمكن حل ذلك باستخدام طرق احتمالية. يشرح المؤلف كيف يمكن لنماذج التعلم العميق الاحتمالية أن توفر نتائج أكثر دقة من خلال تحديد عدم اليقين في التنبؤات. مع تقدم القصة، يتعرف القراء على إطار Tensorflow Probability، وهي مكتبة مقرها بايثون للبرمجة الاحتمالية التي تسمح لهم ببناء شبكات عصبية بايزية وإعلان عدم اليقين لديهم مباشرة عند الإخراج. يكتشفون كيفية ضبط الشبكات العصبية البايزية التي تسمح لهم بتحديد عدم اليقين في التنبؤات. في جميع أنحاء الكتاب، يؤكد المؤلف على أهمية فهم عملية التطور التكنولوجي، خاصة في مجال التعلم الآلي.

녹색 개구리 이야기-기술 진화 소개를 통한 여정: 기술 세계에서 항상 새롭고 흥미로운 일이 일어나고 있습니다. 최신 스마트 폰에서 최첨단 인공 지능에 이르기까지 빠른 속도의 혁신을 따라 잡기가 어려울 수 있습니다. 그러나 한 걸음 물러서서 큰 그림을 보면 어떨까요? 기술의 진화를 형성하는 기본 패턴과 경향을 연구한다면 어떨까요? 그것이 바로 Green Frog Stories가하는 일이며, 기술의 역사와 미래 및 사회에 미치는 영향에 대한 독특한 관점을 제공합니다. 줄거리: 이야기는 첫 번째 컴퓨터의 모습으로 시작됩니다.이 컴퓨터는 방 전체를 차지하고 일부 컴퓨터에서만 액세스 할 수있는 대규모 컴퓨터였습니 시간이 지남에 따라 컴퓨터는 일반 대중이 더 작고 강력하며 접근성이 향상되었습니다. 전 세계 사람들과 정보를 연결하는 인터넷이 등장했습니다. 모바일 장치와 소셜 미디어 플랫폼이 이어지면서 서로 통신하고 상호 작용하는 방식이 바뀌 었습니다. 그러나 기술이 발전함에 따라 기술에 대한 의존도도 높아졌습니다. 우리는 자연 세계와 우리 자신의 인류와 연락을 잃기 시작했습니다. 사람들은 자신을 고립시키고 스크린에 붙어 주변 세계와 연결을 끊었습니다. 세상은 더 빠르고 효과적인 곳이되었지만 외로움과 분열이되었습니다. 그때 녹색 개구리가 나왔습니다. 이 작고 신비한 생물들은 미래를보고 기술의 기본 패턴을 이해할 수있었습니다.

直接在輸出中。到本書結束時，他們將能夠將方法應用於現實世界中的任務，並評估自己的深度學習概率模型。Probilistic Deep arning with Python的情節圍繞著機器學習在當今世界日益重要的重要性，特別是在醫療保健、金融和安全等高風險應用中，精度至關重要。該書探討了開發人員在處理大型數據集和復雜任務時面臨的挑戰，以及通過概率深度學習解決這些問題的必要性。這突顯了傳統深度學習方法的局限性，這些方法通常依賴於最大似然性的估計，並且忽略了結論中錯誤和不確定性的可能性。故事首先介紹了深度學習及其在現代技術中的作用，然後深入研究了概率深度學習的基礎。向讀者介紹了深度學習中的不確定性概念，以及如何使用概率方法解決此問題。作者解釋了概率深度學習模型如何通過量化預測中的不確定性來提供更準確的結果。隨著故事的發展，讀者將了解基於Python語言的概率編程庫Tensorflow Probability框架，該框架使他們能夠構建貝葉斯神經網絡並直接在輸出中聲明其不確定性。他們發現如何建立貝葉斯神經網絡，使他們能夠量化預測的不確定性。在整個書中，作者強調了了解技術進化過程的重要性，尤其是在機器學習領域。