Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство

Малов Дмитрий Александрович
Артикул2851
ISBN 978-5-9775-1172-8
Количество страниц 272
Формат издания 165 x 215 мм
Печать Черно-белая
SKU 97357
Серия Внесерийные книги

938 ₽
750 ₽

  • Бумажная книга
    Бумажная книга
    938₽
  • Электронная книга
    Электрон-ная книга PDF
    549₽

Описание

Книга о принципах глубокого обучения, описывающая построение и развитие нейронных сетей с нуля. На материале обширных практических наработок в сфере распознавания образов и обработки естественного языка продемонстрированы возможности популярной библиотеки Pytorch, а также Keras и Tensorflow. Особое внимание уделено разбору базовых алгоритмов, реализованных на языке Python, которые помогут самостоятельно освоить работу с нейронными сетями, написав собственное приложение для глубокого обучения на основе данных из браузера.

Для Python-разработчиков и специалистов Data Science

Как говорил Артур Кларк, «любая достаточно продвинутая технология неотличима от магии» («третий закон Кларка»). На наших глазах именно так начинает восприниматься глубокое обучение – технология, зародившаяся в 1959 году.

Эта книга поможет вам сделать первые шаги в изучении важнейших современных библиотек глубокого обучения – Keras, PyTorch и Tensorflow. В ней просто и последовательно раскрываются принципы обработки изображений и естественного языка при помощи базовых алгоритмов, реализованных на Python. В книгу включён проект по построению собственной системы глубокого обучения на основе данных из обычного браузера.

Книга сопровождается примерами кода по каждому из теоретических аспектов, чтобы у разработчиков была возможность применить полученные теоретические знания на практике для решения собственных задач. Весь код доступен в репозитории: https://github.com/Dimitrioum/ml-data-analysis-book.

Листать

Малов Дмитрий

Малов Дмитрий Александрович, с 2017 по 2021 - научный сотрудник института Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра Российской академии наук, лаборатория больших данных в социокиберфизических системах, автор более 20 научных статей и монографии. Сфера профессиональных интересов – распознавание образов, синтетические данные. Является генеральным директором стартапа «Квант», занимающегося прикладными исследованиями в сфере квантовых вычислений.

Детали

Артикул 2851
ISBN 978-5-9775-1172-8
Количество страниц 272
Серия Внесерийные книги
Переплет Мягкая обложка
Печать Черно-белая
Год 2023
Габариты, мм 215 × 165 × 17
Вес, кг 0.359

Отзывы

Отзывов пока нет.

Будьте первым, кто оставил отзыв на “Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство”
Рассылка email
  • Новинки на 2 недели раньше магазинов
  • Цены от издательства ниже до 30%
  • Акции и скидки только для подписчиков
  • Важные новости БХВ
Подписываясь на рассылку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой своих персональных данных.

Рекомендуем также