Gary Oldman
VIP складчик
- Регистрация
- 6 Сен 2014
- Сообщения
- 34.286
- Реакции
- 201.528
Автор: [Адам Гибсон, Джош Паттерсон]
Название: 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.
Подробнее:
Название: 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.
Подробнее:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Гамид Джафаров] [Merion Academy] Курс по этичному хакингу. "Белый хакер" (2025)
- [Филипп Игнатенко] [merion academy] DevOps-инженер с нуля (2025)
- [Сурен Хоренян] [Merion academy] Python - программист с нуля. Тариф Базовый (2025)
- [Михаил Якобсен] [Merion Academy] Мини-курс по протоколу BGP (2025)
- [Денис Матвеенко] [dmdev] Microservices (2025)
- [Влад Бурмистров] [Stepik] Начальный курс SQL: от новичка до специалиста (2025)
- [Devops Learning, Devops Lernen] [Udemy] Proxmox VE 8: продвинутый уровень (2025)
- [Vivian Aranha] [Udemy] Создание умных чат-ботов и инструментов (2025)