Антон Ильин
Пользователь
- Регистрация
- 07.09.19
- Сообщения
- 90
- Реакции
- 534
Глубокое обучение с точки зрения практика
Гибсон Адам, Паттерсон Джош
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.
Продажник:
Гибсон Адам, Паттерсон Джош
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.
Продажник:
Скачать:
Похожие темы
- [Михаил Филяев] [PSY2.0] Реализация или жизнь? (2024)
- [М. Спадони] Привязанность к насильнику: основы и направления клинической работы в терапии (2023)
- [EduNote] Наталия Попова ― Тайны в психотерапии (2024)
- [Шейла Алиева, Ален Алиев] Самогипноз (2024)
- [Александра Малахова] [Правое полушарие интроверта] Как понять, что рядом «тот самый» партнёр (2024)
- [Людмила Петрановская] Я сама. Женское счастье и самореализация в современном мире (2024)
- [Марьяна Терехина] Домашний университет 2.0 (2024)
- [Архэ] [Clinic Chaika Tbilisi] Баланс во всем. Психиатр про нарушение сна. Лекция 3 (2024)
- [Марина Куликова] [EduNote] Обратная сторона луны: женское первертное или о женской агрессии (2024)
- [Елена Синолицая] [EduNote] Архетип Амазонка. Женская сила обретает цель (2024)