Книга “Глубокое обучение с точки зрения практикующего” от Джоша Паттерсона - это практическое руководство, которое поможет читателям лучше понять и применять глубокие нейронные сети в своей работе. В книге рассматриваются основы машинного обучения, включая настройку, распараллеливание и конвейеры операций. Затем авторы переходят к библиотеке DL4J, которая помогает создавать эффективные глубокие сети. Они описывают методы и стратегии обучения глубоких сетей, а также их распараллеливания на кластерах Apache Hadoop и Apache Spark. Издание будет полезно для специалистов в области анализа данных, которые хотят расширить свое понимание принципов глубокого обучения и получить практические советы.
Самое главное о глубоком обучении от практика, Автор: Josh PattersonЕсли не знакомое издание, то вот краткое описание книги: В мире машинного обучения наблюдается ажиотаж, однако высокие ожидания нередко губят начинания на корню. Как глубокие нейросети могут преобразить Вашу организацию? В этой книге вы обнаружите не только практическуюполезную информацию по теме, но и возможность приступить к верному выстраиванию сильных нейросети Deep Learning. Вначале авторы поделятся ключевыми практиками в области глубокого обучения – это конвейеры работ, настройка и параллелизация, затем читатель обратит взор к библиотеке техпроцесса Deeplearning4J (DL4J) для продвинутого применения. На конкретных примерах увидите, как научиться обучать глубокие сети с различными архитектурами и насколько можно их распараллелить в масштабах Hadoop и Spark.. Издание для аналитиков данных, одержимых концептуальной глубиной в сфере глубокого обучения.
Электронная Книга «Глубокое обучение с точки зрения практика» написана автором Джош Паттерсон в 2017 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
ISBN: 978-5-97060-481-6
Описание книги от Джош Паттерсон
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, 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. Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов глубокого обучения.
