Głębokie uczenie. Wprowadzenie Tułowice

Opanuj podstawy uczenia maszynowegoOd mniej więcej piętnastu lat jesteśmy świadkami rewolucji w nauczaniu maszynowym na niesamowitą skalę. Rewolucji tej sprzyja intensywny rozwój głębokich sieci neuronowych oraz niezbędnego do tego sprzętu obliczeniowego, takiego jak karty graficzne. "Deep learning", "machine learning" - te słowa klucze rozpalają wyobraźnię programistów, innowatorów i przedstawicieli przemysłu na całym świecie. Także studentów kierunków politechnicznych. Na świecie wydaje się sporo literatury poświęconej tym zagadnieniom, w Polsce niestety mamy pod tym względem deficyt.Niniejszy podręcznik, pomyślany jako wprowadzenie do tematu uczenia głębokiego, ma z założenia uzupełnić tę lukę. W związku z tym opracowany został w sposób umożliwiający zrozumienie zawartych w nim treści także osobom, które nie zetknęły się dotąd nawet z klasycznymi metodami nauczania maszynowego. Stąd sporo miejsca autorzy poświęcają podstawowym konceptom klastrowania, klasyfikacji oraz regresji. Druga połowa książki przybliża głębokie odpowiedniki modeli klasycznych - z naciskiem na objaśnienie podstawowych pojęć i ich intuicji. Ponieważ dla pełnego zrozumienia modeli niezbędne jest ich zaimplementowanie, integralną część książki stanowi kod, dostępny dla czytelnika na platformie GITHUB. Głębokie uczenie. Wprowadzenie – Twoja brama do świata uczenia maszynowego Odkryj fascynujący świat głębokiego uczenia i opanuj podstawy uczenia maszynowego dzięki tej przystępnej publikacji. "Głębokie uczenie. Wprowadzenie" to idealny podręcznik dla każdego, kto pragnie zrozumieć kluczowe koncepcje i techniki, które rewolucjonizują przemysł technologiczny. Dla kogo jest ta książka? Studenci kierunków technicznych i informatycznych Programiści i inżynierowie zainteresowani uczeniem maszynowym Innowatorzy i przedstawiciele przemysłu technologicznego Osoby, które chcą zrozumieć podstawy głębokiego uczenia Co zyskasz dzięki tej publikacji? Przystępne wprowadzenie do tematyki głębokiego uczenia Znajomość podstawowych konceptów klastrowania, klasyfikacji oraz regresji Umiejętność zrozumienia i zastosowania technik uczenia maszynowego Wiedzę na temat rozwoju technologii i sprzętu obliczeniowego Kluczowe tematy i obszary Podstawy uczenia maszynowego Głębokie sieci neuronowe Sprzęt obliczeniowy w kontekście uczenia maszynowego Metody klastrowania, klasyfikacji i regresji O Autorach Książka została napisana przez zespół ekspertów w dziedzinie uczenia maszynowego: Maciej Wołczyk, Przemysław Spurek, Łukasz Struski, Marek Śmieja oraz Jacek Tabor. Ich doświadczenie i wiedza gwarantują wysoką jakość merytoryczną publikacji. O Wydawcy Helion to renomowane wydawnictwo specjalizujące się w literaturze technicznej i informatycznej. Dzięki wieloletniemu doświadczeniu, Helion dostarcza czytelnikom wartościowe materiały, które wspierają rozwój umiejętności w obszarze technologii i programowania. Producent/osoba odpowiedzialna za bezpieczeństwo produktuHELION S.A.Kościuszk 1C44-100 Gliwicegpsr@grupahelion.pl322309863