Грокаем глубокое обучение (eBook, ePUB) - Траск, Эндрю
9,99 €
inkl. MwSt.
Sofort per Download lieferbar
  • Format: ePub

Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. «Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. «Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира! Что вы найдете внутри книги : - Теоретические основы глубокого обучения - Приемы создания и обучения нейронных сетей - Работа с естественным языком - Федеративное обучение и работа с конфиденциальными данными Вам не понадобятся специальные навыки, выходящие за рамки школьного курса математики и базовых навыков программирования.
Autorenporträt
Эндрю Траск (Andrew Trask) — один из основателей лаборатории машинного обучения в Digital Reasoning, где изучаются методы глубокого обучения и их применение к обработке естественного языка, распознаванию образов и преобразованию речи в текст. В течение нескольких месяцев Эндрю и его коллегам удалось превзойти лучшие опубликованные результаты в области классификации эмоциональной окраски и маркировки частей речи. Он обучил крупнейшую нейронную сеть более чем со 160 миллиардами параметров и вместе со своим соавтором представил результаты на международной конференции по машинному обучению. Эти результаты были опубликованы в журнале Journal of Machine Learning. В настоящее время Эндрю руководит направлением анализа текста и речи в Digital Reasoning и отвечает за разработку планов анализа для платформы когнитивных вычислений Synthesys, в которой глубокое обучение является ключевой основой.