<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Паттерсон Джош; Гибсон Адам &#8212; Knigausa Bookstore: Russian Books</title>
	<atom:link href="https://knigausa.com/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D1%80/%D0%BF%D0%B0%D1%82%D1%82%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BE%D0%BD-%D0%B4%D0%B6%D0%BE%D1%88-%D0%B3%D0%B8%D0%B1%D1%81%D0%BE%D0%BD-%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D0%BC/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://knigausa.com</link>
	<description>Just another WordPress site</description>
	<lastBuildDate>Mon, 12 May 2025 22:03:28 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.7.2</generator>
	<item>
		<title>Глубокое обучение с точки зрения практика</title>
		<link>https://knigausa.com/product/%d0%b3%d0%bb%d1%83%d0%b1%d0%be%d0%ba%d0%be%d0%b5-%d0%be%d0%b1%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d1%81-%d1%82%d0%be%d1%87%d0%ba%d0%b8-%d0%b7%d1%80%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d1%8f-%d0%bf%d1%80%d0%b0%d0%ba/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 13 Jul 2020 21:29:07 +0000</pubDate>
				<guid isPermaLink="false">https://knigausa.com/product/%d0%b3%d0%bb%d1%83%d0%b1%d0%be%d0%ba%d0%be%d0%b5-%d0%be%d0%b1%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d1%81-%d1%82%d0%be%d1%87%d0%ba%d0%b8-%d0%b7%d1%80%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d1%8f-%d0%bf%d1%80%d0%b0%d0%ba/</guid>

					<description><![CDATA[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]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>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 &#8212; и особенно глубокие нейронные сети &#8212; 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 &#8212; настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций &#8212; 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.</p>
]]></content:encoded>
					
		
		
		<post-id xmlns="com-wordpress:feed-additions:1">342095</post-id>	</item>
	</channel>
</rss>
