Аннотация
Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение — и особенно глубокие нейронные сети — может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения.
Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения — настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.
Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов глубокого обучения.
![Новая дополненная версия 3.0 руководства по созданию книг формата Fb2 в FictionBook Editor V 2.66. Обложка сделана... FictionBook Editor V 2.66 [Руководство по созданию книг]](https://www.rulit.me/data/programs/images/fictionbook-editor-v-2-66-rukovodstvo-po-sozdaniyu-knig_563954.jpg)



![Описан язык Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, функции, инструменты объектно-ориентированного программирования, работа с файлами... Python 3 и PyQt 5 [Разработка приложений]](https://www.rulit.me/data/programs/images/python-3-i-pyqt-5-razrabotka-prilozhenij_526357.jpg)
Комментарии к книге "Глубокое обучение с точки зрения практика"