Zapisz się na nasz newsletter
i bądź zawsze na bieżąco!

Lektury, pomoce szkolne

DEEP LEARNING. PRAKTYCZNE WPROWADZENIE

DEEP LEARNING. PRAKTYCZNE WPROWADZENIE
Nasza cena: 26,95 PLN
Cena detaliczna: 77,00 PLN Oszczędzasz: 65% (50,05 PLN)
Autor:Josh Patterson Adam Gibson
Rok wydania:2018
Format:17x23 cm
Ilość stron:456
Oprawa:miękka
Najniższa cena z 30 dni:26.95 PLN
EAN: 9788328342279
Status: Szanowny kliencie towar został
wyprzedany
Technologie wykorzystujące różne formy uczenia maszynowego zaczynają pojawiać się w różnych branżach. Możliwości w tym zakresie stale rosną, podobnie jak zainteresowanie i oczekiwania. Przed podjęciem decyzji o wdrożeniu w firmie tego rodzaju rozwiązań trzeba jednak zadać sobie pytanie, co można i co chciałoby się osiągnąć za pomocą sieci neuronowej. Generalnie uczenie maszynowe opiera się na algorytmach wyodrębniania informacji z surowych danych i reprezentowania ich jako modelu. Model ten następnie służy do przetwarzania kolejnych surowych danych. Co to jednak oznacza w praktyce i jak się implementuje takie algorytmy?
Niniejsza książka jest przydatnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym i sieciach neuronowych. Zawiera praktyczne informacje, które doceni każdy programista stawiający pierwsze kroki w tej dziedzinie. Przedstawiono tu podstawy deep learningu i wyjaśniono takie pojęcia, jak strojenie sieci, wielowątkowość, wektoryzowanie danych. Opisano, w jaki sposób można wykorzystać otwartą bibliotekę Deeplearning4j (DL4J) do kodowania profesjonalnych procesów uczenia głębokiego. Zaprezentowano metody i strategie trenowania sieci głębokich i uruchamiania procesów uczenia głębokiego w środowiskach Spark i Hadoop. Zagadnienia te zostały zilustrowane gotowymi do zastosowania, praktycznymi przykładami.
W tej książce między innymi:? ogólne koncepcje uczenia maszynowego, uczenia głębokiego i sieci neuronowych? ewolucja sieci neuronowych do sieci głębokich i ich rodzaje? dobieranie rodzaju sieci do analizowanego zagadnienia? strojenie sieci neuronowych i sieci głębokich? korzystanie z narzędzia DataVec do wektoryzowania danych różnych typów? stosowanie biblioteki DL4J w środowiskach Spark i HadoopUczenie głębokie i sieci neuronowe: przyszłość, która dzieje się dziś!
Josh Patterson jest uznanym autorytetem w dziedzinie przetwarzania wielkich ilości danych, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego. Aktywnie działa na rzecz tworzenia otwartego oprogramowania, uczestniczy w takich projektach jak DL4J, Apache Mahout, Metronome, IterativeReduce, openPDC i JMotif.
Adam Gibson specjalizuje się w uczeniu głębokim. Ma duże doświadczenie w budowaniu systemów do przetwarzania dużych ilości danych w czasie rzeczywistym. Z jego rozwiązań korzystają m.in. firmy z listy Fortune 500, towarzystwa ubezpieczeniowe, firmy public relations i startupy.


Egzemplarze powystawowe - mogą zawierać zbite rogi, rozdarcia, przybrudzenia, rysy.

Kontakt ze sklepem

Księgarnia internetowa BookSale.pl
ul. Lubelska 56A
21-100 Lubartów


Telefon: +48 531 947 666
Email: bok@booksale.pl