Ser. de calcul adaptatif et d'apprentissage automatique. Apprentissage...

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Vendeur: rupes-41 ✉️ (5) 72.7%, Lieu où se trouve: DELHI, DELHI, IN, Lieu de livraison: FR, Numéro de l'objet: 296283910284 Ser. de calcul adaptatif et d'apprentissage automatique. Apprentissage.... Une introduction à un large éventail de sujets liés à l'apprentissage profond, couvrant le contexte mathématique et conceptuel, les techniques d'apprentissage profond utilisées dans l'industrie et les perspectives de recherche.

« Rédigé par trois experts en la matière,  L'apprentissage en profondeur  est le seul livre complet sur le sujet.
-Elon Musk , coprésident d'OpenAI ; cofondateur et PDG de Tesla et SpaceX

L'apprentissage profond est une forme d'apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs d'apprendre de l'expérience et de comprendre le monde en termes de hiérarchie de concepts. Étant donné que l’ordinateur acquiert des connaissances à partir de l’expérience, il n’est pas nécessaire qu’un opérateur informatique humain spécifie formellement toutes les connaissances dont l’ordinateur a besoin. La hiérarchie des concepts permet à l'ordinateur d'apprendre des concepts complexes en les construisant à partir de concepts plus simples ; un graphique de ces hiérarchies comporterait plusieurs couches de profondeur. Ce livre présente un large éventail de sujets liés à l'apprentissage profond.

Le texte offre un contexte mathématique et conceptuel, couvrant les concepts pertinents de l'algèbre linéaire, de la théorie des probabilités et de la théorie de l'information, du calcul numérique et de l'apprentissage automatique. Il décrit les techniques d'apprentissage profond utilisées par les praticiens de l'industrie, notamment les réseaux à réaction profonde, la régularisation, les algorithmes d'optimisation, les réseaux convolutifs, la modélisation de séquences et la méthodologie pratique ; et il étudie des applications telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, les systèmes de recommandation en ligne, la bioinformatique et les jeux vidéo. Enfin, le livre offre des perspectives de recherche couvrant des sujets théoriques tels que les modèles à facteurs linéaires, les auto-encodeurs, l'apprentissage des représentations, les modèles probabilistes structurés, les méthodes de Monte Carlo, la fonction de partition, l'inférence approximative et les modèles génératifs profonds.

L'apprentissage en profondeur  peut être utilisé par les étudiants de premier cycle ou des cycles supérieurs qui planifient une carrière dans l'industrie ou la recherche, ainsi que par les ingénieurs logiciels qui souhaitent commencer à utiliser l'apprentissage profond dans leurs produits ou plateformes. Un site Web propose du matériel supplémentaire aux lecteurs et aux instructeurs.

  • Condition: Neuf
  • Année de publication: 2016
  • Auteur: Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville
  • Domaine: Histoire régionale , organisations sociales
  • Format: Relié
  • Hauteur de l'article: 1,3 pouces
  • Langue: Anglais
  • Largeur de l'article: 7,3 pouces
  • Longueur de l'article: 9,3 pouces
  • Niveau: Débutant
  • Niveau d'éducation: Formation des adultes et formation continue , Lycée
  • Nom de publication: L'apprentissage en profondeur
  • Nombre de pages: 800 pages
  • Pays/région de fabrication: Inde
  • Poids de l'article: 45,5 onces
  • Sujet: Histoire
  • Série: Ser. de calcul adaptatif et d'apprentissage automatique.
  • Type: Cahier de texte
  • Éditeur: Presse du MIT
  • ISBN: 9780262035613

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