ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Matematyka w deep learningu. Co musisz wiedzieć, aby zrozumieć sieci neuronowe Ronald T. Kneusel

Autor:
Ronald T. Kneusel
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
344
Druk:
oprawa miękka
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment

Książka 57,84 zł najniższa cena z 30 dni

89,00 zł (-40%)
53,40 zł

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

57,84 zł najniższa cena z 30 dni

Ebook 44,50 zł najniższa cena z 30 dni

89,00 zł (-50%)
44,50 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

44,50 zł najniższa cena z 30 dni

Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Prezent last minute w ebookpoint.pl

Uczenie maszynowe niesie ze sobą obietnicę niezwykłych wynalazków: od samochodów autonomicznych po systemy medyczne diagnozujące choroby lepiej niż doświadczeni lekarze, ale także daje pole do rozwijania dziesiątków innych mniej lub bardziej niepokojących innowacji. Dziś do budowania systemów uczenia maszynowego można posłużyć się wygodnymi frameworkami, jednak rzeczywiste zrozumienie uczenia głębokiego wymaga znajomości kilku koncepcji matematycznych.

Koncepcje te zostały przystępnie wyjaśnione właśnie w tej książce. W szczególności zapoznasz się z praktycznymi aspektami probabilistyki, statystyki, algebry liniowej i rachunku różniczkowego. Prezentacji tych zagadnień towarzyszą fragmenty kodu w Pythonie i praktyczne przykłady zastosowań w uczeniu głębokim. Rozpoczniesz od zapoznania się z podstawami, takimi jak twierdzenie Bayesa, a następnie przejdziesz do bardziej zaawansowanych zagadnień, w tym uczenia sieci neuronowych przy użyciu wektorów, macierzy i pochodnych. Dwa ostatnie rozdziały dadzą Ci szansę użycia nowej wiedzy do zaimplementowania propagacji wstecznej i metody gradientu prostego - dwóch podstawowych algorytmów napędzających rozwój sztucznej inteligencji.

W książce między innymi:

  • zastosowanie statystyki do zrozumienia danych i oceny modeli
  • prawidłowe korzystanie z reguł prawdopodobieństwa
  • użycie wektorów i macierzy do przesyłania danych w sieciach neuronowych
  • algebra liniowa w analizie głównych składowych i rozkładu według wartości osobliwych
  • gradientowe metody optymalizacji, takie jak RMSprop, Adagrad i Adadelta

Chcesz zrozumieć sieci neuronowe? Odpowiedzi szukaj w matematyce!

Świąteczny jarmark EBOOKOWO-KSIĄŻKOWY!

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Dr Ron Kneusel zawodowo zajmuje się uczeniem maszynowym od 2003 roku. W 2016 roku obronił doktorat z tej dziedziny na Uniwersytecie Kolorado w Boulder. Jest autorem kilku książek, w tym Deep learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona (Helion, 2022).

Helion - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
53,40 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
44,50 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.