Глубокое обучение. Введение


Код: 12345084693
901 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 «Głębokie uczenie. Wprowadzenie», вы можете быть уверены, что данное изделие из каталога «E-бизнес» вы получите через 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.

Глубокое обучение. Введение

Авторы: Яцек Табор, Марек Смея, Лукаш Струски, Пшемыслав Спурек, Мацей Волчик

Издатель: Helion

Год выпуска: 2022

ISBN: 978-83-283-8541-2

Формат : 158x235

Обложка: мягкая

Страниц: 184

Книга новая

Цена обложки книги: 57,00 злотых > Акционную цену можно найти на нашем аукционе!

Освоить основы машинного обучения

За последние пятнадцать лет мы стали свидетелями революции машинного обучения невероятного масштаба. Эта революция поддерживается интенсивным развитием глубоких нейронных сетей и необходимого вычислительного оборудования, такого как видеокарты. «Глубокое обучение», «машинное обучение» — эти ключевые слова разжигают воображение программистов, новаторов и представителей индустрии по всему миру. Также студенты политехнических факультетов. Во всем мире существует много литературы, посвященной этим вопросам, но в Польше, к сожалению, мы испытываем дефицит в этом отношении.

Этот учебник, задуманный как введение в тему глубокого обучения, предназначен для восполнить этот пробел. Поэтому он разработан таким образом, чтобы понять его содержание смогут даже люди, которые еще не сталкивались даже с классическими методами машинного обучения. Поэтому авторы уделяют много места базовым понятиям кластеризации, классификации и регрессии. Вторая половина книги исследует глубокие параллели классических моделей с упором на объяснение основных концепций и их интуиции. Поскольку их реализация необходима для полного понимания моделей, неотъемлемой частью книги является код, доступный читателю на платформе GITHUB

.