Deep Learning for Data Architects, Программирование

• Закладка в Бонус

• Добавьте в корзину, чтобы не потерять книжку 📚

• Мягкий переплет

• Цвет бумаги: Белый

• Количество страниц: 540

• Прочитайте полное описание

"Глубокое обучение для архитекторов данных" - это всеобъемлющее руководство, которое помогает преодолеть разрыв между архитектурой данных и глубоким обучением. Он обеспечивает прочную основу на Python для науки о данных и служит стартовой платформой в мир ИИ и глубокого обучения.

Книга начинается с рассмотрения проблем преобразования исходных данных в практические знания. Он предоставляет практическое понимание обработки данных и охватывает построение нейронных сетевых прогнозных моделей. Затем в книге рассматриваются специализированные сети, такие как конволюционные нейронные сети (CNNs), рекуррентные нейронные сети (RNNs) и генеративные соперничающие сети (GAN). Книга углубляется в теорию и практические аспекты этих сетей и предлагает реализацию кода Python для каждой из них. В заключительной главе книги представлены "Трансформаторы," революционная модель, оказавшая значительное влияние на обработку естественного языка (NLP). Эта глава предоставляет вам подробное представление о том, как работают Трансформеры, и включает в себя реализацию кода Python.