К содержанию
РецензированоRU2018

Глубокое обучение с точки зрения практика

Джош Паттерсон · Адам Гибсон

Учебная литература · 2018

Аннотация

Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение — и особенно глубокие нейронные сети — может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения — настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark. Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов глубокого обучения.

Доказательный фрагмент

«Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии.»

Образец извлечения

Демо-превью

Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Полный текст публикации CiteX не хранит — доступ к первоисточнику открывается по DOI согласно лицензии издателя и выбранному плану.

DOI не указан
Цитирований
0
Тип
Журнал
Страна
Узбекистан
Спросить CiteX об этой работе

Смежные источники

[2]ТехникаENРецензированоОткрытый доступ
RESEARCH RESULTS CLEANING GRAIN HARVEST COMBINE HARVESTER

ЖУРНАЛ ТЕХНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙЭлмурод Сотволдиевич Умаров, Зиёдбек Шавкатович Халилов +12021

5