bookmate game
ru
Эндрю Траск

Грокаем глубокое обучение

Повідомити про появу
Щоб читати цю книжку, завантажте файл EPUB або FB2 на Букмейт. Як завантажити книжку?
Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. «Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира! Что вы найдете внутри книги ∙ Теоретические основы глубокого обучения ∙ Приемы создания и обучения нейронных сетей ∙ Работа с естественным языком ∙ Федеративное обучение и работа с конфиденциальными данными Вам не понадобятся специальные навыки, выходящие за рамки школьного курса математики и базовых навыков программирования
Ця книжка зараз недоступна
603 паперові сторінки
Рік виходу видання
25
Уже прочитали? Що скажете?
👍👎

Враження

  • Artem Sayginділиться враженням2 роки тому
    👍Раджу
    💡Пізнавальна

  • Алексей Инютинділиться враженням3 роки тому
    👍Раджу

Цитати

  • tsyypaaцитуєторік
    На данный момент это один или несколько весовых коэффициентов, на которые можно умножить входные данные и получить прогноз.
  • tsyypaaцитуєторік
    всегда передавать в сеть достаточный объем информации, где «достаточность» определяется довольно свободно, например, сколько потребуется человеку, чтобы сделать тот же прогноз.
  • tsyypaaцитуєторік
    араметрические алгоритмы имеют фиксированное число параметров, а непараметрические алгоритмы выбирают число параметров, основываясь на данных.

На полицях

fb2epub
Перетягніть файли сюди, не більш ніж 5 за один раз