Главная » 2020 » Август » 6 » Эндрю Гласснер - Глубокое обучение без математики. Том 1-2
07:45
Эндрю Гласснер - Глубокое обучение без математики. Том 1-2
download

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас. В первом томе изложены фундаментальные основы глубокого обучения. Второй том посвящен нейронным сетям – быстро развивающемуся направлению машинного обучения.

После прочтения этой книги вы будете уметь:
разрабатывать и обучать собственные нейронные сети
использовать нейронные сети для понимания данных и создания новых данных
присваивать описательные категории текстам, изображениям и другим типам данных
предсказывать последующие значения последовательности данных
исследовать структуру ваших данных
обрабатывать ваши данные с максимальной эффективностью;
использовать языки программирования и библиотеку DL по своему желанию
воспринимать новые знания и идеи и применять их на практике
получать удовольствие от обсуждения глубокого обучения с другими спе­циалистами.

Мы используем серьезный, но дружелюбный подход, сопровождаемый большим количеством иллюстраций. Мы делаем это без каких-либо кодов и без всякой математики, за исключением умножения.

Список книг:
Глубокое обучение без математики. Т. 1: Основы
Глубокое обучение без математики. Т. 2: Практика

Название: Глубокое обучение без математики. Том 1-2
Автор: Эндрю Гласснер
Язык: Русский
Издательство: ДМК Пресс
Жанр: Компьютерная литература, Информатика и вычислительная техника
Год выхода: 2019-2020
Формат: pdf
Страниц: 1196
Размер: 185.5 Мб

Скачать Эндрю Гласснер - Глубокое обучение без математики. Том 1-2

Эндрю Гласснер - Глубокое обучение без математики. Том 1-2 скачать
напрямую с сайта по прямой ссылке на высокой скорости, средняя скорость закачки 9000 Кb/s!

Загрузить Эндрю Гласснер - Глубокое обучение без математики. Том 1-2 напрямую через торрент трекер, средняя скорость закачки 8000 Кb/s!

download
Категория: Книги и журналы | Просмотров: 52 | Добавил: zyzy
Всего комментариев: 0
avatar