0+
mətn
PDF

Həcm 268 səhifələri

2023 il

0+

Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство

mətn
PDF
10,16 ₼
10% endirim hədiyyə edin
Bu kitabı tövsiyə edin və dostunuzun alışından 1,02 ₼ əldə edin.

Kitab haqqında

Книга о принципах глубокого обучения, описывающая построение и развитие нейронных сетей с нуля. На материале обширных практических наработок в сфере распознавания образов и обработки естественного языка продемонстрированы возможности популярной библиотеки PyTorch, а также Keras и TensorFlow. Особое внимание уделено разбору базовых алгоритмов, реализованных на языке Python, которые помогут самостоятельно освоить работу с нейронными сетями, написав собственное приложение для глубокого обучения на основе данных из браузера.

Несмотря на название, в книге в главе 1 сначала описывается машинное обучение, а затем автор переходит непосредственно к глубокому обучению, что очень хорошо. При этом книга о принципах и основах машинного обучения и глубокого обучения, а также с введением в математический минимум для понимания темы машинного обучения. Математическая составляющая не всегда досконально объясняется, но четко указывается для чего необходима. Глава 1 может поначалу отпугнуть читателей избегающих математики, так как сразу рассказывает о линейной алгебре, но автор пытается донести сложные вещи необходимые для понимая данной темы и в достаточно системном изложении

с самого начала. Для людей далеких от математики математическая составляющая может быть непонятна, но главные плюсы этой книги - системность и опора на основы. Поэтому по своему содержанию и объёму книга достаточна уникальна. Книгу можно было бы назвать "Математический минимум по основам машинного и глубокого обучения". При этом автор раскрывает суть и важность применения как самого языка python так и различных библиотек.

Rəy bildirmək

Giriş, kitabı qiymətləndirmək və rəy bildirmək

Kitabın təsviri

Книга о принципах глубокого обучения, описывающая построение и развитие нейронных сетей с нуля. На материале обширных практических наработок в сфере распознавания образов и обработки естественного языка продемонстрированы возможности популярной библиотеки PyTorch, а также Keras и TensorFlow. Особое внимание уделено разбору базовых алгоритмов, реализованных на языке Python, которые помогут самостоятельно освоить работу с нейронными сетями, написав собственное приложение для глубокого обучения на основе данных из браузера.

Kitab Дмитрия Малова «Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство» - pdf formatında yükləyin və ya onlayn oxuyun. Şərh və rəylərinizi qeyd edin, sevimlilərinizi seçin.
Yaş həddi:
0+
Litresdə buraxılış tarixi:
02 fevral 2024
Son yeniləmə:
2023
Həcm:
268 səh.
ISBN:
978-5-9775-1172-8
Ümumi ölçü:
5.3 МБ
Səhifələrin ümumi sayı:
268
Müəllif hüququ sahibi:
БХВ-Петербург
Yükləmə formatı:
pdf