Prêtable
| Titre : | Deep learning en action : La référence du praticien |
| Auteurs : | Josh Patterson, Auteur ; Adam Gibson, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Paris : O'Reilly, 2018 |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-412-03744-7 |
| Format : | 1 vol. (XX-534 p.) / ill. / 23 cm |
| Langues: | Français |
| Langues originales: | Anglais |
| Index. décimale : | 006.3 (Intelligence artificielle (ouvrages généraux sur l'intelligence artificielle et la science cognitive, reconnaissance de formes comme outil de l'intelligence artificielle, systèmes de questions et réponses)) |
| Catégories : | |
| Résumé : |
Bien que l'intérêt pour l'apprentissage automatique ait atteint un niveau considérable, des attentes trop élevées font souvent échouer les projets avant qu'ils n'aillent très loin. Comment l'apprentissage automatique, en particulier les réseaux de neurones profonds, peut-il faire une réelle différence dans votre entreprise ? Ce livre fournit non seulement les informations les plus pratiques sur ce sujet, mais il vous aide en outre à construire des réseaux de deep learning efficaces.
Les auteurs de cet ouvrage vous fournissent les bases fondamentales du deep learning, de la parallélisation, de la vectorisation et de la construction de pipelines, qui sont valables pour n'importe quel système de développement. Ils vous guident ensuite dans les arcanes de la bibliothèque open source Deeplearning4j (DL4J). Grâce à des exemples concrets, vous apprendrez des méthodes et des stratégies pour construire des architectures de réseaux profonds, ainsi que pour exécuter des workflows de deep learning sur Spark et Hadoop avec DL4J. |
| Note de contenu : |
Sommaire:
CHAPITRE 1. Quelques révisions sur l’apprentissage automatique CHAPITRE 2. Fondements des réseaux de neurones et du deep learning CHAPITRE 3. Principes fondamentaux des réseaux profonds CHAPITRE 4. Architectures majeures des réseaux profonds CHAPITRE 5. Construire des réseaux profonds CHAPITRE 6. Optimiser les réseaux profonds CHAPITRE 7. Optimiser des architectures de réseau profond spécifiques CHAPITRE 8. Vectorisation CHAPITRE 9. Utiliser le deep learning et DL4J sur Spark |
Exemplaires (1)
| Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|
| F8/12788 | Livre | Bibliothèque de la Faculté de Technologie | Salle des livres | Disponible |
