Oferta w cenach detalicznych. Zaloguj się aby mieć dostęp do oferty w cenach hurtowych.
Sprzedaż tylko na faktury dla zalogowanych klientów

Działy

Deep Learning Praktyczne wprowadzenie

Wydawnictwo:
Kategoria:
Czas dostawy:
7 dni
Poleć znajomemu:
EAN:
9788328342279
Data dodania:
2024-04-19
Rok wydania:
2018
ISBN:
9788328342279
Oprawa:
Miękka
Ilość stron:
456
PKWIU:
58.11.19.0
Ilość:
Zapytaj o produkt

Kilka słów o książce:

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 Hadoop Uczenie 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.

Dodaj swoją opinie