Описание
Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение — и особенно глубокие нейронные сети — может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения.
Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения — настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.
Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов глубокого обучения.
Характеристики
Автор(ы) | Джош Паттерсон, Адам Гибсон |
Переводчик | А. А. Слинкин |
Издательство | ДМК Пресс |
Год выпуска | 2018 |
ISBN | 978-5-97060-481-6 |
Кол-во страниц | 418 |
Формат страниц | 70x100/16 (170x240 мм) |
Язык | Русский |
Переплёт | Твердый |
Доп. сведения | Офсетная бумага |
Иллюстрации | цветные и черно-белые |
Тираж | 200 экз. |
Вес | 810 г |