Practical Deep Learning
Lingua: inglese
Editore: Random House LLC US Feb 2021, 2021
- Brossura
- Nuovo
Da: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, GermaniaRheinberg-Buch Andreas Meier eK
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Neuware -Practical Deep Learning teaches total beginners how to build the datasets and models needed to train neural networks for your own DL projects.If you ve been curious about artificial intelligence and machine learning but didn t know where to start, this is the book you ve been waiting for. Focusing on the subfield of machine learning known as deep learning, it explains core concepts and gives you the foundation you need to start building your own models. Rather than simply outlining recipes for using existing toolkits, Practical Deep Learning teaches you the why of deep learning and will inspire you to explore further.All you need is basic familiarity with computer programming and high school math the book will cover the rest. After an introduction to Python, you ll move through key topics like how to build a good training dataset, work with the scikit-learn and Keras libraries, and evaluate your models performance.You ll also learn:How to use classic machine learning models like k-Nearest Neighbors, Random Forests, and Support Vector MachinesHow neural networks work and how they re trainedHow to use convolutional neural networksHow to develop a successful deep learning model from scratchYou ll conduct experiments along the way, building to a final case study that incorporates everything you ve learned.The perfect introduction to this dynamic, ever-expanding field, Practical Deep Learning will give you the skills and confidence to dive into your own machine learning projects. Englisch.…
Codice articolo 9781718500747
- Titolo
- Practical Deep Learning
- Autore
- Ronald T. Kneusel
- Editore
- Random House LLC US Feb 2021
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1718500742
- ISBN 13
- 9781718500747
- Peso dell'articolo
- 774 grammi
- Dimensioni
- 234x182x32 mm
If you’ve been curious about machine learning but didn’t know where to start, this is the book you’ve been waiting for. Focusing on the subfield of machine learning known as deep learning, it explains core concepts and gives you the foundation you need to start building your own models. Rather than simply outlining recipes for using existing toolkits, Practical Deep Learning teaches you the why of deep learning and will inspire you to explore further.
All you need is basic familiarity with computer programming and high school math—the book will cover the rest. After an introduction to Python, you’ll move through key topics like how to build a good training dataset, work with the scikit-learn and Keras libraries, and evaluate your models’ performance.
You’ll also learn:
You’ll conduct experiments along the way, building to a final case study that incorporates everything you’ve learned.
The perfect introduction to this dynamic, ever-expanding field, Practical Deep Learning will give you the skills and confidence to dive into your own machine learning projects.
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Rheinberg-Buch Andreas Meier eK
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