Deep Learning: Ein Praktikeransatz von Gibson und Patterson-

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Deep Learning : A Practitioner's Approach by Gibson And Patterson
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ISBN
9781491914250
Kategorie

Über dieses Produkt

Product Identifiers

Publisher
O'reilly Media, Incorporated
ISBN-10
1491914254
ISBN-13
9781491914250
eBay Product ID (ePID)
209763251

Product Key Features

Number of Pages
536 Pages
Language
English
Publication Name
Deep Learning : a Practitioner's Approach
Publication Year
2017
Subject
Data Modeling & Design, Data Processing, Databases / Data Mining
Type
Textbook
Subject Area
Computers
Author
Josh Patterson, Adam Gibson
Format
Trade Paperback

Dimensions

Item Height
1.1 in
Item Weight
32 Oz
Item Length
9.4 in
Item Width
7.3 in

Additional Product Features

Intended Audience
Scholarly & Professional
LCCN
2017-277169
Illustrated
Yes
Synopsis
Although interest in machine learning has reached a high point, lofty expectations often scuttle projects before they get very far. How can machine learning'??especially deep neural networks'??make a real difference in your organization? This hands-on guide not only provides the most practical information available on the subject, but also helps you get started building efficient deep learning networks. Authors Adam Gibson and Josh Patterson provide theory on deep learning before introducing their open-source Deeplearning4j (DL4J) library for developing production-class workflows. Through real-world examples, you'??ll learn methods and strategies for training deep network architectures and running deep learning workflows on Spark and Hadoop with DL4J. Dive into machine learning concepts in general, as well as deep learning in particular Understand how deep networks evolved from neural network fundamentals Explore the major deep network architectures, including Convolutional and Recurrent Learn how to map specific deep networks to the right problem Walk through the fundamentals of tuning general neural networks and specific deep network architectures Use vectorization techniques for different data types with DataVec, DL4J'??s workflow tool Learn how to use DL4J natively on Spark and Hadoop, Although interest in machine learning has reached a high point, lofty expectations often scuttle projects before they get very far. How can machine learning--especially deep neural networks--make a real difference in your organization? This hands-on guide not only provides the most practical information available on the subject, but also helps you get started building efficient deep learning networks. Authors Adam Gibson and Josh Patterson provide theory on deep learning before introducing their open-source Deeplearning4j (DL4J) library for developing production-class workflows. Through real-world examples, you'll learn methods and strategies for training deep network architectures and running deep learning workflows on Spark and Hadoop with DL4J. Dive into machine learning concepts in general, as well as deep learning in particular Understand how deep networks evolved from neural network fundamentals Explore the major deep network architectures, including Convolutional and Recurrent Learn how to map specific deep networks to the right problem Walk through the fundamentals of tuning general neural networks and specific deep network architectures Use vectorization techniques for different data types with DataVec, DL4J's workflow tool Learn how to use DL4J natively on Spark and Hadoop
LC Classification Number
Q325.5

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  • von gnans_lg
    13. Sep. 2021

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    Bestätigter Kauf: JaZustand: GebrauchtVerkauft von: second.sale

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