| Description |
1 online resource (576 pages) : illustrations |
| Note |
Includes index. |
| Summary |
Detailed summary in vernacular field. |
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雖然人們對機器學習展現了高度的興趣，但過高的期望往往無法讓專案走得太遠。機器學習（尤其是深度神經網路）在您的組織中，究竟能發揮什麼樣真正的作用呢？這本實戰指南不僅提供此主題相關的最實用資訊，還可協助您開始構建高效的深度學習網路。 本書提供了許多關於深度學習調整、平行化、向量化與構建流程的基礎知識。雖然本書是引用開源Deeplearning4j（DL4J）函式庫來開發生產級工作流程，但裡頭所介紹的基礎知識，適用於任何函式庫。透過真實世界中的範例，您將學習到如何運用DL4J訓練深度網路架構，以及在Spark與Hadoop上運行深度學習工作流程的方法與策略。 ．了解神經網路進化到深度網路的歷程 ．探索一些主要的深度網路架構，包括卷積網路（CNN）與遞廻網路（RNN） ．學習如何針對特定的問題，找出正確對應的深度網路架構 ．針對一般神經網路與特定的深度網路架構，完整介紹調整相關的基礎知識 ．透過DL4J的工作流程工具DataVec，把向量化技術運用到不同的資料型態上 ．了解如何在Spark與Hadoop上，以原生方式使用DL4J 名人推薦 「本書涵蓋在現實世界中從事深度學習時，開發者必須知道的所有事情。」 ---- Grant Ingersoll, Lucidworks首席技術長. |
| Subject |
Machine learning.
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Neural networks (Computer science)
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Open source software.
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Neural Networks, Computer |
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Machine Learning |
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Apprentissage automatique. |
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Réseaux neuronaux (Informatique) |
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Logiciels libres. |
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Machine learning |
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Neural networks (Computer science) |
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Open source software |
| Added Author |
Gibson, Adam, 1989- author.
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Lan, Zixuan, translator.
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藍子軒, translator.
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| Added Title |
Deep learning : a practitioner's approach |
| ISBN |
9789865020262 (electronic bk.) |
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9865020262 (electronic bk.) |
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