Pôvodný názov:
Deep Learning For Beginners: 2 Manuscripts: Deep Learning For Beginners And Data Science From Scratch
Obsah knihy:
2 knihy v 1 Toto je balík dvoch úspešných kníh na trhu
Kniha 1: V "Deep Learning for Beginners: V tejto knihe: "Komplexný úvod do základov hlbokého učenia pre začiatočníkov, ktorý vám umožní ľahko pochopiť rámce, neurónové siete, veľké súbory údajov a kreatívne aplikácie" sa dozviete:
⬤ Hlboké učenie využíva rámce, ktoré umožňujú ľuďom vyvíjať nástroje, ktoré sú schopné ponúknuť lepšiu abstrakciu spolu so zjednodušením ťažkých programátorských problémov. TensorFlow je najobľúbenejší nástroj a používajú ho firemné giganty, ako napríklad Airbus, Twitter a dokonca aj Google.
⬤ Kniha ilustruje TensorFlow a Caffe2 ako hlavné rámce, ktoré na vývoj používajú spoločnosti Google a Facebook. Facebook ilustruje Caffe2 ako jeden z ľahkých a modulárnych rámcov hlbokého učenia, hoci TensorFlow je najpopulárnejší, vzhľadom na to, že má veľkú popularitu, a teda aj veľké fórum, ktoré umožňuje pomoc pri hlavných problémoch.
⬤ V knihe sa uvažuje o niekoľkých komponentoch a nástrojoch hlbokého učenia, ako sú neurónové siete; CNN, RNN, GAN a autoenkodéry. Tieto algoritmy vytvárajú stavebné bloky, ktoré poháňajú hlboké učenie a posúvajú ho dopredu.
⬤ Kniha sa zaoberá aj niekoľkými aplikáciami vrátane chatbotov a virtuálnych asistentov, ktoré sa stali hlavným cieľom hlbokého učenia do budúcnosti, pretože predstavujú ďalšiu hranicu v zhromažďovaní informácií a prepojení. Zastúpený je tu aj internet vecí, keďže hlboké učenie umožňuje integráciu rôznych systémov prostredníctvom systému umelej inteligencie, ktorý sa už využíva pre funkcie domácnosti a automobilov.
⬤ A ešte oveľa viac...
Kniha 2: V knihe "Data Science from Scratch: Príručka č. 1 pre dátovú vedu: Všetko, čo potrebuje vedieť dátový vedec: Python, lineárna algebra, štatistika, kódovanie, aplikácie, neurónové siete a rozhodovacie stromy" sa naučíte:
⬤ Hĺbkové informácie o tom, čo je dátová veda a prečo je dôležitá.
⬤ Predpoklady, ktoré budete potrebovať, aby ste mohli začať pracovať v oblasti dátovej vedy.
⬤ Čo znamená byť dátovým vedcom.
⬤ Úlohy, ktoré v dátovej vede zohráva hacking a kódovanie.
⬤ Rôzne kódovacie jazyky, ktoré sa dajú použiť v dátovej vede.
⬤ Prečo je python taký dôležitý.
⬤ Ako používať lineárnu algebru a štatistiku.
⬤ Rôzne aplikácie pre dátovú vedu.
⬤ Ako pracovať s údajmi prostredníctvom mungingu a čistenia.
⬤ A oveľa viac...
Tieto knihy poskytujú overené koncepty a stratégie pre ľudí, ktorí sa chcú dozvedieť viac o hlbokom učení a o tom, ako pracovať s údajmi. Po prečítaní tohto zväzku si budete vedieť vybrať správny druh architektúry, ako vytvoriť systém, ktorý sa dokáže učiť, ako ho trénovať a ako ho potom použiť na dosiahnutie svojich cieľov.
Získajte svoju kópiu týchto fantastických príručiek na zvládnutie najmodernejších algoritmov hlbokého učenia a ich implementácie.
