Поиск по строке:

PyTorch. Освещая глубокое обучение (+ epub)

Томас Виман, Эли Стивенс, Лука Антига, И. Пальти, Сергей Черников

26 октября, 2023

Книги

68677464 [Томас Виман, Эли Стивенс, Лука Антига, И. Пальти, Сергей Черников] PyTorch. Освещая глубокое обучение (+ epub)

Описание книги:

Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch по-настоящему «питоническая». Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumPy и scikit-learn, PyTorch упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым набором функций. PyTorch прекрасно подходит для быстрого создания моделей и без проблем масштабируется до корпоративного проекта. PyTorch используют такие компании, как Apple и JPMorgan Chase.

Навыки работы с этой библиотекой пригодятся вам для карьерного роста. Вы научитесь создавать нейронные сети и системы глубокого обучения с помощью PyTorch. Книга поможет быстро приступить к созданию реального проекта с нуля. В ней описаны лучшие практики всего конвейера работы с данными, включая PyTorch Tensor API, загрузку данных на Python, мониторинг обучения и визуализацию полученных результатов.

После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.


Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow (+ epub)

Анирад Коул, Сиддха Ганджу, Мехер Казам, Александр Киселев

26 октября, 2023

Книги

68677498 [Анирад Коул, Сиддха Ганджу, Мехер Казам, Александр Киселев] Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow (+ epub)

Описание книги:

Кем бы вы ни были – инженером-программистом, стремящимся войти в мир глубокого обучения, опытным специалистом по обработке данных или любителем, мечтающим создать «вирусное» приложение с использованием ИИ, – наверняка задавались вопросом: с чего начать? Практические примеры из этой книги научат вас создавать приложения глубокого обучения для облачных, мобильных и краевых (edge) систем. Если вы хотите создать что-то необычное, полезное, масштабируемое или просто классное – эта книга для вас.

Многолетний опыт исследований в области глубокого обучения и разработки приложений позволяют авторам научить каждого воплощать идеи в нечто невероятное и необходимое людям в реальном мире.

После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.


Грокаем глубокое обучение с подкреплением (pdf + epub)

Мигель Моралес, Роман Волошко

26 октября, 2023

Книги

69598546 [Мигель Моралес, Роман Волошко] Грокаем глубокое обучение с подкреплением (pdf + epub)

Описание книги:

Мы учимся, взаимодействуя с окружающей средой, и получаемые вознаграждения и наказания определяют наше поведение в будущем. Глубокое обучение с подкреплением привносит этот естественный процесс в искусственный интеллект и предполагает анализ результатов для выявления наиболее эффективных путей движения вперед. Агенты глубокого обучения с подкреплением могут способствовать успеху маркетинговых кампаний, прогнозировать рост акций и побеждать гроссмейстеров в Го и шахматах.

Давайте научимся создавать системы глубокого обучения на примере увлекательных упражнений, сопровождаемых кодом на Python с подробными комментариями и понятными объяснениями. Вы увидите, как работают алгоритмы, и научитесь создавать собственных агентов глубокого обучения с подкреплением, используя оценочную обратную связь.

После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.


Интерпретируемое машинное обучение на Python

Серг Масис, Андрей Логунов

26 октября, 2023

Книги

69842662 [Серг Масис, Андрей Логунов] Интерпретируемое машинное обучение на Python

Описание книги:

Книга поможет осознанно и эффективно работать с моделями машинного обучения. Дано введение в интерпретацию машинного обучения: раскрыты важность темы, ее ключевые понятия и проблемы. Рассмотрены методы интерпретации: модельно-агностические, якорные и контрфактические, для многопеременного прогнозирования, а также визуализации сверточных нейронных сетей. Раскрыты вопросы настройки на интерпретируемость: отбор и конструирование признаков, ослабление систематического смещения и причинно-следственный вывод, монотонные ограничения, настройка моделей и устойчивость к антагонизму. Показаны перспективы развития интерпретируемых моделей машинного обучения. Каждая глава книги включает подробные примеры исходного кода на языке Python.

На сайте издательства размещен архив с цветными иллюстрациями.


Рекомендуем