Глибоке навчання з погляду практики

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 основних архітектури глибоких мереж, зокрема свертальні 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.