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PyTorch für Deep Learning
Ian Pointer, Marcus Fraaß (Unbekannter Einband, Deutsch)
★★★★★
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Beschreibung
Der praktische Einstieg in PyTorch
Lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen und sie für verschiedene Datentypen zu trainieren
Das Buch deckt den gesamten Entwicklungszyklus von Deep-Learning-Anwendungen ab: Vom Erstellen über das Debuggen bis zum Deployen
Mit Use Cases, die zeigen, wie PyTorch bei führenden Unternehmen eingesetzt wird
Mit diesem Praxisbuch meistern Sie die Methoden des Deep… Learning, einer Teildisziplin des Machine Learning, die die Welt um uns herum verändert. Machen Sie sich mit PyTorch, dem populären Python-Framework von Facebook, vertraut, und lernen Sie Schlüsselkonzepte und neueste Techniken kennen, um eigene neuronale Netze zu entwickeln.
Ian Pointer zeigt Ihnen zunächst, wie Sie PyTorch in einer Cloud-basierten Umgebung einrichten. Er führt Sie dann durch die einzelnen Schritte der Entwicklung von neuronalen Architekturen, um typische Anwendungen für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate zu erstellen. Er erläutert auch das innovative Konzept des Transfer Learning und das Debuggen der Modelle. Sie erfahren zudem, wie Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen in den Produktiveinsatz bringen.
Aus dem Inhalt:
Ergründen Sie modernste Modelle für das Natural Language Processing, die mit umfangreichen Textkorpora wie dem Wikipedia-Datensatz trainiert wurden
Verwenden Sie das PyTorch-Paket torchaudio, um Audiodateien mit einem neuronalen Konvolutionsmodell zu klassifizieren
Lernen Sie, wie man Transfer Learning auf Bilder anwendet
Debuggen Sie PyTorch-Modelle mithilfe von TensorBoard und Flammendiagrammen
Deployen Sie PyTorch-Anwendungen im Produktiveinsatz in Docker-Containern und Kubernetes-Clustern, die in der Google Cloud laufen
Erkunden Sie PyTorch-Anwendungsfälle von führenden Unternehmen
Für die deutsche Ausgabe wurde das Buch in Zusammenarbeit mit Ian Pointer von Marcus Fraaß aktualisiert und um einige Themen erweitert. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
03.10.2020
Sprache
Deutsch
EAN
9783960104537
Herausgeber
O'Reilly
Sonderedition
Nein
Autor
Ian Pointer, Marcus Fraaß
Seitenanzahl
272
Einbandart
Unbekannter Einband
Buch Untertitel
Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen
Schlagwörter
Neuronale Netze, Python, Machine Learning, Data Science, Algorithmen, KI, AI, Artificial Intelligence, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Unsupervised Learning, Supervised Learning, überwachtes Lernen, Neural Networks, PyTorch
Thema-Inhalt
UNF - Data Mining
Höhe
240 mm
Breite
16.5 cm
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