PyTorch für Deep Learning; Volume II

PyTorch für Deep Learning; Volume II

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Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen

Kartoniert/Broschiert
dpunkt, Animals, 2020, 250 Seiten, Format: 16,4x1,6x24 cm, ISBN-10: 3960091346, ISBN-13: 9783960091349, Bestell-Nr: 96009134A


Produktbeschreibung


Lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen und sie für verschiedene Datentypen zu trainieren

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 praxisorientierten Buch 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, um Ihre eigenen neuronalen 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 praxisrelavate Anwendungen für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate zu erstellen. Er erläutert auch das Transfer-Learning mitBilddaten und das Debuggen der Modelle. Sie erfahren zudem, wie Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen in Docker-Containern und Kubernetes-Clustern in den Produktiveinsatz bringen.

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1 Mängelexemplare sind Bücher mit leichten Beschädigungen wie angestoßenen Ecken, Kratzer auf dem Umschlag, Beschädigungen/Dellen am Buchschnitt oder ähnlichem. Dieses Bücher sind durch einen Stempel "Mängelexemplar" als solche gekennzeichnet. Die frühere Buchpreisbindung ist dadurch aufgehoben. Angaben zu Preissenkungen beziehen sich auf den gebundenen Preis eines mangelfreien Exemplars.

2 Mängelexemplare sind Bücher mit leichten Beschädigungen wie angestoßenen Ecken, Kratzer auf dem Umschlag, Beschädigungen/Dellen am Buchschnitt oder ähnlichem. Dieses Bücher sind durch einen Stempel "Mängelexemplar" als solche gekennzeichnet. Angaben zu Preissenkungen beziehen sich auf den ehemaligen gebundenen Preis eines mangelfreien Exemplars.

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