Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow

Машинное обучение : Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow

Хапке Х., Нельсон К. 2021 ДМК Пресс Русский
Машинное обучение становится важным элементом почти во всех отраслях. В этой книге представлено четкое и понятное руководство по автоматизации развертывания, управления и повторного использования моделей машинного обучения. Шаг за шагом описывается конкретный пример проекта, на котором можно отработать основные навыки в этой сфере. Благодаря множеству примеров кода и ясным, лаконичным объяснениям вы сможете создать свой собственный конвейер машинного обучения и …
Изменено 22 Июн 2022
Golang для профи: работа с сетью, многопоточность, структуры данных и машинное обучение с Go

Языки программирование : Golang для профи: работа с сетью, многопоточность, структуры данных и машинное обучение с Go

Цукалос Михалис 2020 Питер Русский
Go является языком высокопроизводительных систем будущего. Эта книга показывает, как заставить Go работать на реальных производственных системах. Для программистов, которые уже знакомы с основами языка Go, эта книга содержит примеры, шаблоны и четкие объяснения, которые помогут вам глубоко понять возможности Go и применить их в своей работе по программированию. Книга охватывает нюансы Go с подробными руководствами по типам и структурам, …
Изменено 02 Авг 2022
Алгоритмы обучения с подкреплением на Python

Алгоритмы : Алгоритмы обучения с подкреплением на Python

Лонца А. 2020 ДМК Пресс Русский
Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов.В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. Вторая и третья части посвящены непосредственно алгоритмам. В числе прочего автор показывает, как сочетать Q-обучение с нейронными сетями для решения сложных задач, описывает методы градиента стратегии, …
Изменено 15 Июн 2022
Грохаем глубокое обучение

Машинное обучение : Грохаем глубокое обучение

Эндрю Траск 2019 Питер Русский
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 благодаряглубокому обучению.«Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со …
Изменено 15 Июн 2022
Глубокое обучение на Python

Нейронные сети : Глубокое обучение на Python

Шолле Франсуа 2018 Питер Русский
Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практическихпримерах из …
Изменено 23 Апр 2023
Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

Нейронные сети : Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

Фостер Дэвид 2021 Питер Русский
Генеративное моделирование — одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта.Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерамигенеративных моделей глубокого обучения: вариационные автокодировщики, генеративно-состязательные сети, модели типа кодер-декодер и многое другое.Дэвид Фостер делает понятными и доступными архитектуру и методы генеративного моделирования,его …
Изменено 15 Июн 2022