Глубокое обучение
www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Наука и технологии
Подписка
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Архив номеров
Контакты
   

  Опросы

1001 и 1 книга  
19.03.2018г.
Просмотров: 9862
Комментарии: 0
Потоковая обработка данных

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 8073
Комментарии: 0
Релевантный поиск с использованием Elasticsearch и Solr

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 8176
Комментарии: 0
Конкурентное программирование на SCALA

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 5181
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 5854
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

 Читать далее...

Друзья сайта  

 Глубокое обучение

Статьи / Глубокое обучение

Автор: Журнал «Системный администратор»

Книга «Глубокое обучение» будет интересна разработчикам программного обеспечения, которые не изучали машинное обучение или статистику, но хотят быстро освоить эти дисциплины и приступить к использованию машинного обучения в своем продукте или платформе.

Глубокое обучение
  • Автор: Ян Гудфеллоу, Иошуа Бенджио, Аарон Курвилль
  • Издательство: ДМК Пресс
  • Год издания: 2017
  • Количество страниц: 652
  • ISBN: 978-5-97060-618-6
  • Цена: 1899 руб.

Машинное обучение доказало полезность во многих направлениях программного обеспечения, в том числе компьютерном зрении, распознавании речи и аудиозаписей, обработке естественных языков, робототехнике, биоинформатике ихимии, видеоиграх, поисковых системах, интернет-рекламе и финансах.

В настоящее время машинное обучение является активно развивающейся областью научных исследований. Это связано как с возможностью быстрее, проще и дешевле собирать и обрабатывать данные, так и с развитием методов выявления из этих данных законов, по которым протекают физические, биологические, экономические и другие процессы. В некоторых задачах, когда такой закон определить достаточно сложно, используют глубокое обучение.

Глубокое обучение – один из подходов к искусственному интеллекту, термину, который ввел в обиход амери-
канский информатик Джон Маккарти. Конкретно: это вид машинного обучения – методика, которая позволяет компьютерной системе совершенствоваться по мере накопления опыта и данных.

Книга начинается с обзора математического аппарата: рассматриваются основы прикладной математики, теории вероятности и теории информации, которые помогают в разработке алгоритмов машинного обучения – все это необходимо дляпостроения и анализа полноценных систем обучения.

Далее в книге даны рекомендации по практическому проектированию, построению и настройке приложений глубокого обучения и приведен обзор некоторых приложений. Эта часть будет интересна для специалистов-практиков – тех, ктохочет уже сегодня приступить к реализации и использованию алгоритмов глубокого обучения.

Объединение и адаптация машинного обучения в стратегию таких гигантов как Microsoft, IBM, Amazon, Baidu, Google позволило им предлагать программные платформы машинного обучения уже и для других предприятий.

29 ноября состоится III ежегодная практическая конференция «Технологии баз данных 2017». Издательство ДМК Пресс является партнёром этого события.

Организаторы конференции «Технологии Баз Данных 2017» включили следующие темы: настройка, мониторинг, защита и масштабирование, миграция, оптимизация производительности баз данных.

Особое внимание на конференции уделено опыту реальных проектов: миграция СУБД данных в крупном банке, предприятии энергетики и др.; оптимизация производительности в условиях динамичных ИТ-инфраструктур; защита баз данных и обеспечение гарантированной работоспособности в условиях промышленной эксплуатации; масштабирование до тысяч узлов для построения интегрированных хранилищ, и др. Организатор мероприятия издательство «Открытые системы».

Книгу можно приобрести в нашем магазине

Комментарии отсутствуют

               Copyright © Системный администратор

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