Vi använder cookies för att förbättra upplevelsen av Bookmates-webbplatsen och för att ge dig våra rekommendationer.
För mer information, läs vår cookiepolicy.
Godkänn alla cookies
Kakinställningar
Svg Vector Icons : http://www.onlinewebfonts.com/icon Något gick fel. Försök igen.
Грокаем глубокое обучение, Эндрю Траск
ru
Böcker
Эндрю Траск

Грокаем глубокое обучение

Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению.
«Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира!
Что вы найдете внутри книги
:
— Теоретические основы глубокого обучения
— Приемы создания и обучения нейронных сетей
— Работа с естественным языком
— Федеративное обучение и работа с конфиденциальными данными
Вам не понадобятся специальные навыки, выходящие за рамки школьного курса математики и базовых навыков программирования.
mer
602 trycksidor
Upphovsrättsinnehavare
Bookwire
Ursprunglig publicering
2024
Utgivningsår
2024
Förlag
Питер
Har du redan läst den? Vad tycker du om den?
👍👎

Intryck

  • Artem Saygindelade ett intryckför 3 år sedan
    👍Värt att läsa
    💡Lärde mig mycket

  • Алексей Инютинdelade ett intryckför 4 år sedan
    👍Värt att läsa

Citat

  • tsyypaahar citeratför 2 år sedan
    На данный момент это один или несколько весовых коэффициентов, на которые можно умножить входные данные и получить прогноз.
  • tsyypaahar citeratför 2 år sedan
    всегда передавать в сеть достаточный объем информации, где «достаточность» определяется довольно свободно, например, сколько потребуется человеку, чтобы сделать тот же прогноз.
  • tsyypaahar citeratför 2 år sedan
    араметрические алгоритмы имеют фиксированное число параметров, а непараметрические алгоритмы выбирают число параметров, основываясь на данных.

I bokhyllorna

fb2epub
Dra och släpp dina filer (upp till fem åt gången)