Все, що має знати розробник-практик, щоб розпочати застосування глибокого навчання для вирішення реальних завдань!
- Концепції машинного навчання взагалі та глибокого навчання зокрема
- Еволюція глибоких мереж із нейронних
- Основні архітектури глибоких мереж, зокрема викруткові та рекуратні нейронні мережі
- Як вибрати мережу, що відповідає поставленому завданню
- Основи настроювання нейронних мереж взагалі й конкретних глибоких архітектур
- Застосування методів векторизації до даних різних типів
Цікавість до машинного навчання зашкалює, але завищені очікування нерідко гублять проєкти ще на ранній стадії. Як машинне навчання — і особливо глибокі нейронні мережі — може змінити вашу організацію? Ця книга не тільки містить практично корисну інформацію про предмет, а й допоможе розпочати створення ефективних мереж глибокого навчання.
Автори спочатку розкривають фундаментальні питання глибокого навчання — налаштування, розпаралування, векторизація, конвеєри операцій — актуальні для будь-якої бібліотеки, а потім переходять до бібліотеки Deeplearning4j (DL4J), призначеної для розроблення технологічних процесів професійного рівня. На реальних прикладах читач познайомиться з методами і стратегіями навчання глибоких мереж із різною архітектурою і їх розпаралювання в кластерах Hadoop і Spark.
Характеристики книги | |
ISBN | 978-5-97060-481-6 |
Вид палітурки | Твердий |
Кількість сторінок | 418 |
Рік видання | 2018 |
Тематика | Мови та системи програмування |
Тип поліграфічного паперу | Офсетна |