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:
6.0/6  Opinie: 2
Stron:
344
Druk:
oprawa miękka
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment
Książka
62,30 zł 89,00 zł (-30%)
53,40 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

Ebook
48,95 zł 89,00 zł (-45%)
39,90 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

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
Zostało Ci na świąteczne zamówienie opcje wysyłki »

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!

Mikołajkowe rabaty!  Ebooki -45% Książki -30%

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
62,30 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
48,95 zł
Dodaj do koszyka
Płatności obsługuje:
Ikona płatności Alior Bank Ikona płatności Apple Pay Ikona płatności Bank PEKAO S.A. Ikona płatności Bank Pocztowy Ikona płatności Banki Spółdzielcze Ikona płatności BLIK Ikona płatności Crédit Agricole e-przelew Ikona płatności dawny BNP Paribas Bank Ikona płatności Google Pay Ikona płatności ING Bank Śląski Ikona płatności Inteligo Ikona płatności iPKO Ikona płatności mBank Ikona płatności Millennium Ikona płatności Nest Bank Ikona płatności Paypal Ikona płatności PayPo | PayU Płacę później Ikona płatności PayU Płacę później Ikona płatności Plus Bank Ikona płatności Płacę z Citi Handlowy Ikona płatności Płacę z Getin Bank Ikona płatności Płać z BOŚ Ikona płatności Płatność online kartą płatniczą Ikona płatności Santander Ikona płatności Visa Mobile