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 частностиЭволюция глубоких сетей из нейронныхОсновные архитектуры глубоких сетей, в т. ч. сверточные и рекуррентные нейронные сетиКак выбрать сеть, отвечающую поставленной задачеОсновы настройки нейронных сетей вообще и конкретных глубоких архитектурПрименение методов векторизации к данным различных типов.
Глубокое обучение с точки зрения практика
ПрочиеВсе, 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 частностиЭволюция глубоких сетей из нейронныхОсновные архитектуры глубоких сетей, в т. ч. сверточные и рекуррентные нейронные сетиКак выбрать сеть, отвечающую поставленной задачеОсновы настройки нейронных сетей вообще и конкретных глубоких архитектурПрименение методов векторизации к данным различных типов
$0.00
Нет в наличии
Вес | 32 унция |
---|---|
Габариты | 8.5 × 5.7 × 1.0 дюйм |
isbn | 978-5-97060-481-6 |
ean | 9785970604816 |
format | 70×100/16 |
izdatelstvo | |
pereplet | Твердый переплет |
authors | |
standart | 10 |
year | |
page_num | 418 |
sku | 632754 |
format_size | 170×240 |
language | |
editors | |
type_edition | Отдельное издание |
tiraj | 242 |