Libro: Deep Learning: A Practitioners

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PRODUCTO: Libro: Deep Learning: A Practitioners

DESCRIPCION:
Aunque el interés en el aprendizaje automático ha alcanzado un punto alto, las expectativas elevadas a menudo arruinan los proyectos antes de que lleguen muy lejos. ¿Cómo puede el aprendizaje automático, especialmente las redes neuronales profundas, marcar una diferencia real en su organización? Esta guía práctica no sólo proporciona la información más práctica disponible sobre el tema, sino que también le ayuda a empezar a construir redes eficientes de aprendizaje profundo.
Los autores Adam Gibson y Josh Patterson brindan teoría sobre el aprendizaje profundo antes de presentar su biblioteca de código abierto Deeplearning4j (DL4J) para desarrollar flujos de trabajo de clase de producción. A través de ejemplos del mundo real, aprenderá métodos y estrategias para entrenar arquitecturas de red profundas y ejecutar flujos de trabajo de aprendizaje profundo en Spark y Hadoop con DL4J. Profundice en los conceptos de aprendizaje automático en general, así como en el aprendizaje profundo en particular. Comprender cómo evolucionaron las redes profundas a partir de los fundamentos de las redes neuronales. Explorar las principales arquitecturas de redes profundas, incluidas las convolucionales y recurrentes. Aprenda cómo asignar redes profundas específicas al problema correcto. Repasar los fundamentos. de ajuste de redes neuronales generales y arquitecturas de redes profundas específicas Utilice técnicas de vectorización para diferentes tipos de datos con DataVec, la herramienta de fluj...



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