42.05
Książki
Helion
Deep Learning Praca z językiem Python i biblioteką Keras (Uszkodzona okładka)
Wydawnictwo:
Helion
Oprawa: Miękka
42,05 zł
Cena rekomendowana: 59,00 zł
Cena okładkowa/rekomendowana przez wydawcę/producenta.
Produkt chwilowo niedostępny
Powiadom o dostępności
Opis
Outlet: uszkodzenie okładki bez wpływu na treść
W skrócie uczenie maszynowe polega na wyodrębnianiu informacji z surowych danych i budowie modelu, który służy do przetwarzania kolejnych surowych danych. Technologia ta od kilku lat intensywnie się rozwija, a w miarę wzrostu jej możliwości rosną również zainteresowanie i oczekiwania architektów i użytkowników. Niektórzy widzą w głębokim uczeniu poważne zagrożenie, jednak obietnice, jakie daje ten rodzaj sztucznej inteligencji, są fascynujące. Narzędzia służące do programowania uczenia maszynowego, takie jak zaimplementowana w Pythonie biblioteka Keras, są dostępne dla każdego, kto chce wykorzystać tę technologię do własnych celów.Niniejsza książka jest praktycznym przewodnikiem po uczeniu głębokim. Znalazły się tu dokładne informacje o istocie uczenia głębokiego, o jego zastosowaniach i ograniczeniach. Wyjaśniono zasady rozwiązywania typowych problemów uczenia maszynowego. Pokazano, jak korzystać z pakietu Keras przy implementacji rozpoznawania obrazu, przetwarzania języka naturalnego, klasyfikacji obrazów, przewidywania danych szeregu czasowego, analizy sentymentu, generowania tekstu i obrazu. Nawet dość skomplikowane zagadnienia, włączając w to koncepcje i dobre praktyki, zostały wyjaśnione w sposób bardzo przystępny i zrozumiały, tak aby umożliwić samodzielne stosowanie technik uczenia głębokiego w kolejnych projektach.W tej książce między innymi:kontekst i ogólne koncepcje sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i uczenia głębokiegosieci neuronowe i pakiet Kerastypowe sposoby pracy nad projektami uczenia głębokiegorozbudowane modele uczenia głębokiego oraz modele generatywneperspektywy i ograniczenia technologiiUczenie głębokie. Nikt nie zna granic tej technologii!
W skrócie uczenie maszynowe polega na wyodrębnianiu informacji z surowych danych i budowie modelu, który służy do przetwarzania kolejnych surowych danych. Technologia ta od kilku lat intensywnie się rozwija, a w miarę wzrostu jej możliwości rosną również zainteresowanie i oczekiwania architektów i użytkowników. Niektórzy widzą w głębokim uczeniu poważne zagrożenie, jednak obietnice, jakie daje ten rodzaj sztucznej inteligencji, są fascynujące. Narzędzia służące do programowania uczenia maszynowego, takie jak zaimplementowana w Pythonie biblioteka Keras, są dostępne dla każdego, kto chce wykorzystać tę technologię do własnych celów.Niniejsza książka jest praktycznym przewodnikiem po uczeniu głębokim. Znalazły się tu dokładne informacje o istocie uczenia głębokiego, o jego zastosowaniach i ograniczeniach. Wyjaśniono zasady rozwiązywania typowych problemów uczenia maszynowego. Pokazano, jak korzystać z pakietu Keras przy implementacji rozpoznawania obrazu, przetwarzania języka naturalnego, klasyfikacji obrazów, przewidywania danych szeregu czasowego, analizy sentymentu, generowania tekstu i obrazu. Nawet dość skomplikowane zagadnienia, włączając w to koncepcje i dobre praktyki, zostały wyjaśnione w sposób bardzo przystępny i zrozumiały, tak aby umożliwić samodzielne stosowanie technik uczenia głębokiego w kolejnych projektach.W tej książce między innymi:kontekst i ogólne koncepcje sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i uczenia głębokiegosieci neuronowe i pakiet Kerastypowe sposoby pracy nad projektami uczenia głębokiegorozbudowane modele uczenia głębokiego oraz modele generatywneperspektywy i ograniczenia technologiiUczenie głębokie. Nikt nie zna granic tej technologii!
Szczegóły
Tytuł
Deep Learning Praca z językiem Python i biblioteką Keras (Uszkodzona okładka)
Autor
Wydawnictwo
Rok wydania
2019
Oprawa
Miękka
Ilość stron
368
Języki
polski
ISBN
9788328347786
Rodzaj
Książka
Stan
Uszkodzony
EAN
9788328347786
Dodałeś produkt do koszyka

Deep Learning Praca z językiem Python i biblioteką Keras (Uszkodzona okładka)
42,05 zł
Recenzje