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 фундаме
- Кол-во стр. 418
- Вес 800 г
- Год издания 2018
- Издательство
Отзывы
Описание и характеристики
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
- Кол-во стр. 418
- Вес 800 г
- Год издания 2018
- Издательство
- Автор
- Переводчик Слинкин А. А.
- Размер 2.5x17x24
- ID товара 2648609
- ISBN 978-5-9706-0481-6, 978-5-97060-481-6