Deep Learning Design Patterns Format: Paperback
Lingua: inglese
Editore: Simon and Schuster, 2021
- Brossura
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Codice articolo SS9781617298264
- Titolo
- Deep Learning Design Patterns Format: Paperback
- Autore
- Ferlitsch, Andrew
- Editore
- Simon and Schuster
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- As New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1617298263
- ISBN 13
- 9781617298264
In Deep Learning Patterns and Practices you will learn:
    Internal functioning of modern convolutional neural networks
    Procedural reuse design pattern for CNN architectures
    Models for mobile and IoT devices
    Assembling large-scale model deployments
    Optimizing hyperparameter tuning
    Migrating a model to a production environment
The big challenge of deep learning lies in taking cutting-edge technologies from R&D labs through to production. Deep Learning Patterns and Practices is here to help. This unique guide lays out the latest deep learning insights from author Andrew Ferlitsch&;s work with Google Cloud AI. In it, you'll find deep learning models presented in a unique new way: as extendable design patterns you can easily plug-and-play into your software projects. Each valuable technique is presented in a way that's easy to understand and filled with accessible diagrams and code samples.
Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.
About the technology
Discover best practices, design patterns, and reproducible architectures that will guide your deep learning projects from the lab into production. This awesome book collects and illuminates the most relevant insights from a decade of real world deep learning experience. You&;ll build your skills and confidence with each interesting example.
About the book
Deep Learning Patterns and Practices is a deep dive into building successful deep learning applications. You&;ll save hours of trial-and-error by applying proven patterns and practices to your own projects. Tested code samples, real-world examples, and a brilliant narrative style make even complex concepts simple and engaging. Along the way, you&;ll get tips for deploying, testing, and maintaining your projects.
What's inside
    Modern convolutional neural networks
    Design pattern for CNN architectures
    Models for mobile and IoT devices
    Large-scale model deployments
    Examples for computer vision
About the reader
For machine learning engineers familiar with Python and deep learning.
About the author
Andrew Ferlitsch is an expert on computer vision, deep learning, and operationalizing ML in production at Google Cloud AI Developer Relations.
Table of Contents
PART 1 DEEP LEARNING FUNDAMENTALS
1 Designing modern machine learning
2 Deep neural networks
3 Convolutional and residual neural networks
4 Training fundamentals
PART 2 BASIC DESIGN PATTERN
5 Procedural design pattern
6 Wide convolutional neural networks
7 Alternative connectivity patterns
8 Mobile convolutional neural networks
9 Autoencoders
PART 3 WORKING WITH PIPELINES
10 Hyperparameter tuning
11 Transfer learning
12 Data distributions
13 Data pipeline
14 Training and deployment pipeline
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a INDOO, Avenel, New Jersey, U.S.A., senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
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