0 Produktów
0 Produktów Twój koszyk

Nie masz produktów w koszyku.

Outlet -45%

Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie

77.00 zł

42.35 zł

Produkt niedostępny

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.

  1. Napisz pierwszą recenzję

Napisz recenzję

  • Autorzy: Josh Patterson, Adam Gibson
  • Oprawa: Miękka
  • Seria OReilly
  • Wydawnictwo Helion
  • Stan: końcówka nakładu, książki są nowe, ale niepełnowartościowe (mogą posiadać zażółknięcia, drobne zagięcia, itp.), mogą nie posiadać dodatków takich jak płyty CD, płyty DVD, mazaki, długopisy, naklejki i inne drobne elementy.
  • Model: 978832834227933
  • EAN: 978832834227933
  • ISBN: 9788328342279
  • Wymiary: 17x23 cm