Les bases conceptuelles de cette technologie en perpétuelle évolution, permettant notamment de modéliser tous types de données ou de traiter des images. ©Electre 2025
Deep learning en action
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.
« Tout ce qu'un développeur a besoin de savoir pour se lancer concrètement dans le deep learning se trouve dans ce livre. »
Grant Ingersoll
Directeur technique de Lucidworks
Paru le : 24/05/2018
Thématique : Informatique Etudiant
Auteur(s) : Auteur : Josh Patterson Auteur : Adam Gibson
Éditeur(s) :
First interactive
O'Reilly Media
Collection(s) : Non précisé.
Contributeur(s) : Traducteur : Daniel Rougé
Série(s) : Non précisé.
ISBN : 978-2-412-03744-7
EAN13 : 9782412037447
Reliure : Broché
Pages : 534
Hauteur: 23.0 cm / Largeur 19.0 cm
Épaisseur: 3.2 cm
Poids: 1100 g
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