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. ↓ Скачать: ↓
Скачать Гибсон Адам, Паттерсон Джош - Глубокое обучение с точки зрения практика (2018) слив курса.
Текущее время: Сегодня 18:59
Часовой пояс: GMT + 4
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете голосовать в опросах Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям Вы не можете скачивать файлы
