Описание
Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch по-настоящему «питоническая». Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumPy и scikit-learn, PyTorch упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым набором функций. PyTorch прекрасно подходит для быстрого создания моделей и без проблем масштабируется до корпоративного проекта. PyTorch используют такие компании как Apple и JPMorgan Chase.
Навыки работы с этой библиотекой пригодятся вам для карьерного роста. Вы научитесь создавать нейронные сети и системы глубокого обучения с помощью PyTorch. Книга поможет быстро приступить к созданию реального проекта с нуля. В ней описаны лучшие практики всего конвейера работы с данными, включая PyTorch Tensor API, загрузку данных на Python, мониторинг обучения и визуализацию полученных результатов.
В этой книге:
- Обучение глубоких нейронных сетей.
- Реализация модулей и функций потерь.
- Использование предобученных моделей из PyTorch Hub.
- Изучение примеров кода в блокнотах Jupyter.
Книга предназначена для программистов на Python, интересующихся машинным обучением.
Об авторах:
Эли Стивенс занимал должности от инженера-программиста до технического директора и в настоящее время работает в индустрии беспилотных автомобилей. Лука Антига — соучредитель компании в сфере Al Engineering и технологического стартапа в области искусственного интеллекта. Он внес немалый вклад в PyTorch. Томас Виман — разработчик ядра PyTorch и консультант по машинному обучению.
Характеристики
Автор(ы) | Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман |
Переводчик | И. Пальти, С. Черников |
Издательство | Питер |
Серия | Библиотека программиста |
Год выпуска | 2022 |
ISBN | 978-5-4461-1945-5 |
Возрастное ограничение | 16+ |
Кол-во страниц | 576 |
Формат страниц | 70x100/16 (170x240 мм) |
Язык | Русский |
Переплёт | Мягкий |
Доп. сведения | Офсетная бумага |
Иллюстрации | черно-белые |
Тираж | 800 экз. |
Вес | 900 г |