[Гибсон Адам, Паттерсон Джош] 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 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.
  

Подробнее:

https://www.ozon.ru/context/detail/id/144631199/

Скачать: Скрытая информация :: Авторизуйтесь для просмотра »