Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie


Код: 16105665973
1261 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: 15

Покупая «Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie», вы получите заказываемую вещь из каталога «Программирование» в срок 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.

Глубокое обучение. Практическое введение

Оригинальное название: Глубокое обучение. Практическое введение

Автор: Рон Кнеузель

Издатель: Helion

Год публикация: 2022

Перевод: Кшиштоф Савка

ISBN: 9788328388598

Формат: 165x228

Обложка: мягкая

Страниц: 472

Книга новая

Цена обложки книги: 99,00 злотых > Акционную цену можно найти на нашем аукционе!

Глубокое обучение привлекает 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 обратиться к фактам и узнать, 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 книгу вошли:

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

Глубокое обучение: пришло время для вашей первой модели!