Паттерсон Д. Глубокое обучение с точки зрения практика

Глубокое обучение с точки зрения практика

1 809 руб.

В корзину
1 809 руб.
* - Обязательно для заполнения
Ф.И.О. *
E-Mail *
Телефон *
Комментарий к заказу
Купить в 1 клик

О книге. Все, что должен знать разработчик-практик, чтобы приступить к применению глубокого обучения для решения реальных задач! Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение - и особенно глубокие нейронные сети - может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения - настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций - актуальные для любой библиотеки, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark. Концепции машинного обучения вообще и глубокого обучения в частности Эволюция глубоких сетей из нейронных Основные архитектуры глубоких сетей, в т.ч. сверточные и рекуррентные нейронные сети Как выбрать сеть, отвечающую поставленной задаче Основы настройки нейронных сетей вообще и конкретных глубоких архитектур Применение методов векторизации к данным различных типов.

подробнее
Артикул:320995
Страниц: 482
Переплет : Твердый
Издательство: ДМК Пресс
ISBN : 978-5-97060-481-6

  • Анонс
  • Подробнее
  • Отзывы

Паттерсон Д. Глубокое обучение с точки зрения практика

Все, что должен знать разработчик-практик, чтобы приступить к применению глубокого обучения для решения реальных задач! Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение - и особенно глубокие нейронные сети - может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения - настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций - актуальные для любой библиотеки, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark. Концепции машинного обучения вообще и глубокого обучения в частности Эволюция глубоких сетей из нейронных Основные архитектуры глубоких сетей, в т.ч. сверточные и рекуррентные нейронные сети Как выбрать сеть, отвечающую поставленной задаче Основы настройки нейронных сетей вообще и конкретных глубоких архитектур Применение методов векторизации к данным различных типов.

Отправить отзыв

Ваше имя:
*

Ваше e-mail:
*

Текст отзыва:
*
что то нето"*"не то 2