Глубокое обучение. Введение


Код: 18655227473
958 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 «Глубокое обучение. Введение», вы можете быть уверены, что данное изделие из каталога «Программирование» 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 Шпурек, Мацей Волчик

Издатель: Helion

Год публикации: 2022

ISBN: 9788328385412

Формат: 158x235

Переплет: мягкий

Страниц: 184

Книга новая

Цена обложки книги: 57,00 злотых > Акционную цену можно узнать на нашем сайте аукцион!

Освойте 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, призван 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

.