Product info / Cechy produktu
Rodzaj (nośnik) / Item type
|
książka / book
|
Dział / Department
|
Książki i czasopisma / Books and periodicals
|
Autor / Author
|
Seth Weidman
|
Tytuł / Title
|
Uczenie głębokie od zera
|
Podtytuł / Subtitle
|
Podstawy implementacji w Pythonie
|
Język / Language
|
polski
|
Wydawca / Publisher
|
Helion
|
Rok wydania / Year published
|
2020
|
Tytuł originału / Original title
|
Deep Learning from Scratch
|
Języki oryginału / Original lanugages
|
angielski
|
|
|
Rodzaj oprawy / Cover type
|
Miękka
|
Wymiary / Size
|
16.5x23.5
|
Liczba stron / Pages
|
248
|
Ciężar / Weight
|
0,3700 kg
|
|
|
Wydano / Published on
|
25.05.2020
|
ISBN
|
9788328365971 (9788328365971)
|
EAN/UPC
|
9788328365971
|
Stan produktu / Condition
|
nowy / new - sprzedajemy wyłącznie nowe nieużywane produkty
|
Uczenie głębokie (ang. deep learning) zyskuje ostatnio ogromną popularność. Jest to ściśle związane z coraz częstszym zastosowaniem sieci neuronowych w przeróżnych branżach i dziedzinach. W konsekwencji inżynierowie oprogramowania, specjaliści do spraw przetwarzania danych czy osoby w praktyce zajmujące się uczeniem maszynowym muszą zdobyć solidną wiedzę o tych zagadnieniach. Przede wszystkim trzeba dogłębnie zrozumieć podstawy uczenia głębokiego. Dopiero po uzyskaniu biegłości w posługiwaniu się poszczególnymi koncepcjami i modelami możliwe jest wykorzystanie w pełni potencjału tej dynamicznie rozwijającej się technologii.
Ten praktyczny podręcznik, poświęcony podstawom uczenia głębokiego, zrozumiale i wyczerpująco przedstawia zasady działania sieci neuronowych z trzech różnych poziomów: matematycznego, obliczeniowego i konceptualnego. Takie podejście wynika z faktu, że dogłębne zrozumienie sieci neuronowych wymaga nie jednego, ale kilku modeli umysłowych, z których każdy objaśnia inny aspekt działania tych sieci. Zaprezentowano tu również techniki implementacji poszczególnych elementów w języku Python, co pozwala utworzyć działające sieci neuronowe. Dzięki tej książce stanie się jasne, w jaki sposób należy tworzyć, uczyć i stosować wielowarstwowe, konwolucyjne i rekurencyjne sieci neuronowe w różnych praktycznych zastosowaniach.
W książce między innymi:
matematyczne podstawy uczenia głębokiego
tworzenie modeli do rozwiązywania praktycznych problemów
standardowe i niestandardowe techniki treningu sieci neuronowych
rozpoznawanie obrazów za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych
rekurencyjne sieci neuronowe, ich działanie i implementacja
praca z wykorzystaniem biblioteki PyTorch
Uczenie głębokie: zrozum, zanim zaimplementujesz!
O autorze
Seth Weidman - specjalizuje się w nauce o danych (ang. data science). Przez wiele lat prowadził szkolenia w zakresie uczenia maszynowego. Obecnie buduje modele uczenia maszynowego dla zespołu odpowiedzialnego za infrastrukturę w Facebooku. Pasjonuje go objaśnianie złożonych zagadnień w możliwie prosty sposób. Uważa, że po drugiej stronie złożoności znajduje się prostota.
Książka Uczenie głębokie od zera
z wysyłką za granicę