Глубокое обучение с точки зрения практика (Джош Паттерсон); ДМК Пресс, 2018

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

Развернуть фото

Смотри также о книге.

Основные характеристики товара

Параметр	Значение
ISBN	978-5-9706-0481-6,978-5-97060-481-6
Автор(ы)	Джош Паттерсон
Автор	Паттерсон Джош; Гибсон Адам
Вес	0.80кг
Возрастное ограничение	16+
Возрастные ограничения	12
Год издания	2018
Издатель	ДМК Пресс
Издательство	ДМК Пресс
Кол-во страниц	482
Количество книг	1
Количество страниц	418
Обложка	твердый переплёт
Раздел	Информационные технологии
Размеры	17,00 см × 24,00 см × 2,50 см
Страниц	482
Тематика	Компьютерные сети
Тип обложки	твердая
Формат	70х100/12
Форматы электронной версии	PDF
Язык издания	rus