El aprendizaje profundo es una subclase del aprendizaje automático. El aprendizaje profundo se basa en métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado, basados en redes neuronales artificiales. Su arquitectura consta de múltiples capas de procesamiento. Cada capa produce una respuesta no lineal, que se genera utilizando la respuesta de la capa anterior. El aprendizaje profundo funciona imitando el funcionamiento del cerebro humano para el procesamiento de datos y la creación de patrones. Utiliza una red capaz de aprender a partir de datos no supervisados. Este libro presenta un enfoque práctico para implementar arquitecturas de aprendizaje profundo utilizando programación Python.
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