Глубокое обучение с точки зрения практика
www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
О журнале
Журнал «БИТ»
Информация для ВАК
Звезды «СА»
Подписка
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Магазин
Архив номеров
Вакансии
Игры
Контакты
   

  Опросы

Какие курсы вы бы выбрали для себя?  

Очные
Онлайновые
Платные
Бесплатные
Я и так все знаю

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
27.03.2019г.
Просмотров: 549
Комментарии: 0
Arduino Uno и Raspberry Pi 3: от схемотехники к интернету вещей

 Читать далее...

27.03.2019г.
Просмотров: 455
Комментарии: 0
Автоматизация программируемых сетей

 Читать далее...

27.03.2019г.
Просмотров: 482
Комментарии: 0
Изучаем pandas. Второе издание

 Читать далее...

27.03.2019г.
Просмотров: 410
Комментарии: 0
Компьютерное зрение. Теория и алгоритмы

 Читать далее...

13.03.2019г.
Просмотров: 612
Комментарии: 0
DevOps для ИТ-менеджеров

 Читать далее...

Друзья сайта  

Форум системных администраторов  

sysadmins.ru

Каталог продукции / Книги / Глубокое обучение с точки зрения практика

 Глубокое обучение с точки зрения практика

Оригинальное название:

"Deep Learning. A Practitioner’s Approach"

Оригинальный правообладатель:

"O'Reilly"

Автор: Паттерсон Дж., Гибсон А.
Дата выхода: февраль 2018 года
Формат: 165 * 235 мм
Бумага: офсетная
Обложка: Твердый переплет
Объем, стр.: 418
ISBN: 978-5-97060-481-6
Вес, гр.: 800

Оглавление и отрывки из глав

 

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.

Этот набор еще содержит:

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-41
Fax: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru