Deep Learning de Gibson, Adam Format Broché

Deep Learning - Gibson, Adam

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Présentation Deep Learning de Gibson, Adam Format Broché
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Livre Informatique - Gibson, Adam - 31/08/2017 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : Gibson, Adam - Patterson, Josh

Editeur : O'reilly Media

Langue : Anglais

Parution : 31/08/2017

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 530.0

Nombre de livres : 1

Expédition : 927

Dimensions : 23.3 x 17.9 x 3.2

ISBN : 9781491914250

Résumé :
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 Josh Patterson and Adam Gibson provide the fundamentals of deep learning - tuning, parallelization, vectorization, and building pipelines - that are valid for any library before introducing the 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.

Biographie:
Josh Patterson is currently VP of Field Engineering for Skymind. Previously, Josh worked as a Principal Solutions Architect at Cloudera and as a machine learning and distributed systems engineer at the Tennessee Valley Authority. Adam Gibson is the CTO of Skymind. Adam has worked with Fortune 500 companies, hedge funds, PR firms, and startup accelerators to create their machine learning projects. He has a strong track record helping companies handle and interpret big realtime data.

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