PyTorch for Data Scientists: Machine Learning and Deep Learning with Python
Lingua: inglese
Editore: Independently published, 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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- Titolo
- PyTorch for Data Scientists: Machine Learning and Deep Learning with Python
- Autore
- Luiz, Barry
- Editore
- Independently published
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798313832395
- Peso dell'articolo
- 511 grammi
Harness the Power of PyTorch for Cutting-Edge AI Solutions
PyTorch has become the go-to deep learning framework for researchers and industry professionals alike. Whether you're a data scientist, AI engineer, or Python enthusiast, this book will help you master PyTorch and apply it to real-world machine learning and deep learning challenges.
Master PyTorch for AI and Data ScienceThis comprehensive guide takes you from the fundamentals of PyTorch to advanced deep learning techniques, enabling you to build, train, and optimize models with confidence. You'll start with an introduction to tensors and autograd, then progress to training neural networks, fine-tuning transformers, and deploying AI models. With practical examples and hands-on projects, you'll gain a deep understanding of PyTorch’s capabilities for natural language processing (NLP), computer vision, and structured data tasks.
By the end of this book, you'll be equipped with the skills to develop scalable, production-ready AI models using PyTorch, making you a valuable asset in the world of data science and machine learning.
Why Choose This Book?✅ Practical Approach – Learn through real-world projects and hands-on exercises.
✅ Comprehensive Coverage – Covers everything from basic tensors to advanced deep learning architectures.
✅ Modern AI Techniques – Includes transformers, GANs, and reinforcement learning.
✅ Optimized for Efficiency – Learn best practices for model optimization and deployment.
✅ Perfect for Data Scientists – Tailored for those looking to apply machine learning to real-world datasets.
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