ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

    Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie

    (ebook) (audiobook) (audiobook)
    Wydawnictwo:
    Helion
    Serie wydawnicze:
    O'Reilly
    Wydawnictwo:
    Helion
    Serie wydawnicze:
    O'Reilly
    Ocena:
    3.6/6  Opinie: 5
    Stron:
    224
    Druk:
    oprawa miękka
    Dostępne formaty:
    PDF
    ePub
    Mobi
    Czytaj fragment
    Wyłącznie

    Książka

    69,00 zł

    Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h Dostawa 0,00 zł

    Ebook (34,50 zł najniższa cena z 30 dni)

    69,00 zł (-45%)
    37,95 zł

    Dodaj do koszyka lub Kup na prezent
    Kup 1-kliknięciem

    ( 34,50 zł najniższa cena z 30 dni)

    Przenieś na półkę

    Do przechowalni

    Do przechowalni

    Powiadom o dostępności audiobooka »

    Druk na żądanie

    Uczenie głębokie (ang. deep learning) zyskuje ostatnio ogromną popularność. Jest to ściśle związane z coraz częstszym zastosowaniem sieci neuronowych w przeróżnych branżach i dziedzinach. W konsekwencji inżynierowie oprogramowania, specjaliści do spraw przetwarzania danych czy osoby w praktyce zajmujące się uczeniem maszynowym muszą zdobyć solidną wiedzę o tych zagadnieniach. Przede wszystkim trzeba dogłębnie zrozumieć podstawy uczenia głębokiego. Dopiero po uzyskaniu biegłości w posługiwaniu się poszczególnymi koncepcjami i modelami możliwe jest wykorzystanie w pełni potencjału tej dynamicznie rozwijającej się technologii.

    Ten praktyczny podręcznik, poświęcony podstawom uczenia głębokiego, zrozumiale i wyczerpująco przedstawia zasady działania sieci neuronowych z trzech różnych poziomów: matematycznego, obliczeniowego i konceptualnego. Takie podejście wynika z faktu, że dogłębne zrozumienie sieci neuronowych wymaga nie jednego, ale kilku modeli umysłowych, z których każdy objaśnia inny aspekt działania tych sieci. Zaprezentowano tu również techniki implementacji poszczególnych elementów w języku Python, co pozwala utworzyć działające sieci neuronowe. Dzięki tej książce stanie się jasne, w jaki sposób należy tworzyć, uczyć i stosować wielowarstwowe, konwolucyjne i rekurencyjne sieci neuronowe w różnych praktycznych zastosowaniach.

    W książce między innymi:

    • matematyczne podstawy uczenia głębokiego
    • tworzenie modeli do rozwiązywania praktycznych problemów
    • standardowe i niestandardowe techniki treningu sieci neuronowych
    • rozpoznawanie obrazów za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych
    • rekurencyjne sieci neuronowe, ich działanie i implementacja
    • praca z wykorzystaniem biblioteki PyTorch

    Uczenie głębokie: zrozum, zanim zaimplementujesz!

    Wybrane bestsellery

    O autorze ebooka

    Seth Weidman - specjalizuje się w nauce o danych (ang. data science). Przez wiele lat prowadził szkolenia w zakresie uczenia maszynowego. Obecnie buduje modele uczenia maszynowego dla zespołu odpowiedzialnego za infrastrukturę w Facebooku. Pasjonuje go objaśnianie złożonych zagadnień w możliwie prosty sposób. Uważa, że po drugiej stronie złożoności znajduje się prostota.

    Zobacz pozostałe książki z serii O'Reilly

    Helion - inne książki

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint