Libro: Practical Deep Learning: A Python-based Introduction

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PRODUCTO: Libro: Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction

DESCRIPCION:
Aprendizaje profundo práctico enseña a principiantes cómo crear los conjuntos de datos y modelos necesarios para entrenar redes neuronales para sus propios proyectos de DL.

Si tiene curiosidad sobre el aprendizaje automático pero no sabe por dónde empezar, este es el libro que estaba esperando. Centrándose en el subcampo del aprendizaje automático conocido como aprendizaje profundo, explica conceptos básicos y le brinda la base que necesita para comenzar a construir sus propios modelos. En lugar de simplemente describir recetas para utilizar los conjuntos de herramientas existentes, Practical Deep Learning le enseña el por qué del aprendizaje profundo y le inspirará a explorar más a fondo.

Todo lo que necesita es una familiaridad básica con la programación de computadoras y las matemáticas de la escuela secundaria; el libro cubrirá el resto. Después de una introducción a Python, abordará temas clave como cómo crear un buen conjunto de datos de entrenamiento, trabajar con las bibliotecas scikit-learn y Keras y evaluar el rendimiento de sus modelos.

También aprenderás:
Cómo utilizar modelos clásicos de aprendizaje automático como k-vecinos más cercanos, bosques aleatorios y máquinas de vectores de soporte Cómo funcionan las redes neuronales y cómo se entrenan Cómo utilizar redes neuronales convolucionales Cómo desarrollar un modelo de aprendizaje profundo exitoso desde cero
Realizará experimentos a lo largo del camino hasta llegar a un estudio de caso final que incorpore tod...



Color: multicolor

Marca: No Starch Press
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