Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowa


Код: 14312332762
1751 грн
Цена указана с доставкой в Украину
Товар есть в наличии
КАК ЭКОНОМИТЬ НА ДОСТАВКЕ?
Заказывайте большое количество товаров у этого продавца
Информация
  • Время доставки: 7-10 дней
  • Состояние товара: новый
  • Доступное количество: 1

Приобретая «Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowa», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «E-бизнес» вы получите в срок 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.

Глубокое обучение. Практическое введение в среду Python

Гелион Гливице

Еан: 9788328388598

  • ISBN: 9788328388598
  • Автор: Кнеузель Рональд
  • Переплет: br
  • Год публикации: 2022
  • Формат: b5
  • Страницы:< / б> 472

Глубокое обучение очаровывает многих инженеров и практиков. Несмотря на то, что системы, основанные на машинном обучении, используются в различных отраслях, они по-прежнему считаются тревожной технологией. Ведь в случае, например, нейронных сетей мы не знаем, чему именно обучается модель. Мы можем только оценить, хорошо ли он выполняет свою задачу. Кажется, в том, как работают алгоритмы глубокого обучения, есть волшебство. Вот почему полезно разобраться с фактами и выяснить, что на самом деле представляет собой машинное обучение, и особенно глубокое обучение.

Эта книга представляет собой доступное руководство по машинному обучению. Чтобы понять ее содержание, вам потребуются лишь базовые навыки программирования и знания математики на уровне средней школы. Происходит обсуждение основных концепций и объяснение механизмов, управляющих глубоким обучением. Прочитав, вы узнаете, что характеризует хороший набор обучающих данных, как оценить эффективность модели и как использовать такие модели, как k-ближайшие соседи, случайные леса или машина опорных векторов. Немало места также посвящено нейронным сетям, механизмам их работы и методикам обучения. И хотя вы не найдете здесь готовых рецептов, вы получите знания, необходимые для разработки работающей модели глубокого обучения с нуля.

В книге, среди прочего:

  • создание хорошего набора обучающих данных
  • работа с библиотеками scikit-learn и Keras
  • классические модели машинного обучения
  • механизм работы и обучения нейронных сетей
  • модели с использованием сверточных нейронных сетей
  • подготовка рабочей модели с нуля

Глубокое обучение: пришло время вашей первой модели!