Deep Learning for the Real World : Practical Applications and Challenges
Lingua: inglese
Editore: Notion Press Media Pvt. Ltd Okt 2024, 2024
- Rilegato
- Nuovo
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Neuware - This book aims to bridge the gap between theoretical deep learning concepts and their practical implementation. It provides a comprehensive guide for individuals and organizations looking to leverage deep learning for real-world problems.Here are the primary purposes of reading this book: Practical Guidance: The book offers hands-on advice on how to build and deploy deep learning models in various domains, such as computer vision, natural language processing, and time series analysis.Real-World Challenges: It addresses the challenges and limitations that arise when applying deep learning to real-world data, such as data quality issues, overfitting, and computational costs.Case Studies: Through case studies, the book demonstrates how deep learning has been successfully applied to solve complex problems in different industries, providing valuable insights and inspiration.
Codice articolo 9798895880319
- Titolo
- Deep Learning for the Real World : Practical Applications and Challenges
- Autore
- S Indumathi
- Editore
- Notion Press Media Pvt. Ltd Okt 2024
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798895880319
- Peso dell'articolo
- 286 grammi
- Dimensioni
- 216x140x10 mm
This book aims to bridge the gap between theoretical deep learning concepts and their practical implementation. It provides a comprehensive guide for individuals and organizations looking to leverage deep learning for real-world problems.
Here are the primary purposes of reading this book:
Practical Guidance: The book offers hands-on advice on how to build and deploy deep learning models in various domains, such as computer vision, natural language processing, and time series analysis.
Real-World Challenges: It addresses the challenges and limitations that arise when applying deep learning to real-world data, such as data quality issues, overfitting, and computational costs.
Case Studies: Through case studies, the book demonstrates how deep learning has been successfully applied to solve complex problems in different industries, providing valuable insights and inspiration.
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