Либранта
Глубокое обучение. Готовые решения
купитьТехнология глубокого обучения не настолько сложна, как многие считают. До недавнего времени на ее изучение уходили годы, но с появлением таких фреймворков, как Keras и TensorFlow, инженеры-программисты, не имеющие опыта в данной области, могут быстро начать создавать рабочие приложения. Благодаря готовым примерам, приведенным в книге, вы научитесь решать задачи, связанные с классификацией и генерированием текста, изображений и музыки. В каждой главе описывается несколько решений, объединяемых в единый проект, например приложение, реализующее тренировку музыкальной рекомендательной системы. Также имеется глава с описанием методик, которые в случае необходимости помогут выполнить отладку нейронной сети. Все примеры написаны на языке Python и доступны в виде набора блокнотов. Основные темы книги: Использование векторных представлений слов для вычисления схожести текстов Построение рекомендательной системы фильмов на основе ссылок в Википедии Визуализация внутренних состояний нейронной сети Создание модели, рекомендующей эмодзи для фрагментов текста Повторное использование предварительно обученных сетей для создания службы обратного поиска изображений Генерирование пиктограмм с помощью генеративно-состязательных сетей (GAN), автокодировщиков и рекуррентных сетей (RNN) Распознавание музыкальных жанров и индексирование коллекций песен Давид Осинга - опытный инженер-программист, ранее работавший в Google, основатель трех стартапов. Ведет популярный сайт программных проектов, посвященный в том числе машинному обучению.
Товар имеет сертификаты качества и безопасности и соответствует нормам санитарной гигиены. На весь ассортимент распростаняется гарантия. Имеется дисконтная накопительная система, а также корпоративная скидка 10% на заказ от 20 шт. На странице офомления заказа будет преставлена более точная информация о стоимости доставки в ваш регион и о вашей личной скидке.
Позвольте Вам предложить
-
Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов
Затронуты расширенные темы глубокого обучения: оптимизационные алгоритмы, настройка гиперпараметров, отсев и анализ ошибок, стратегии решения типичных задач во время тренировки глубоких…
-
Введение в глубокое обучение
Автор книги - давний исследователь искусственного интеллекта, специализирующийся на обработке естественного языка, революцию в котором сделало глубокое обучение. К сожалению, ему потребовалось…
-
Глубокое обучение (цветная)
Основы прикладной математики и машинного обучения Теория вероятности и теория информации Оценка максимального правдоподобия Современные подходы к глубоким сетям Регуляризация в глубоком обучении Оптимизация в обучении…
-
TensorFlow для глубокого обучения
Книга знакомит с основами программной библиотеки TensorFlow и принципами глубокого обучения, начиная с нулевого уровня. В книге рассмотрены базовые вычисления в…
-
Грокаем глубокое обучение
Глубокое обучение - это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей - технологии, созданной по образу…
-
Глубокое обучение на Python
Глубокое обучение - Deep learning - это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из…
-
Глубокое обучение для чайников
В настоящее время глубокое обучение (Deep Learning) предоставляет средства для распознавания шаблонов в данных, которые являются движущей силой онлайнового бизнеса и…
-
Глубокое обучение в биологии и медицине
Глубокое обучение добилось впечатляющих успехов во многих отраслях. Сейчас оно все глубже проникает в прикладные научные исследования, в частности в биологию…
-
Глубокое обучение и игра в го
Древняя стратегическая игра го представляет собой отличный пример для демонстрации возможностей искусственного интеллекта. В 2016 году система, основанная на принципах глубокого…