Apprendimento profondo per applicazioni numeriche con SAS (edizione con copertina rigida)

Titolo originale:

Deep Learning for Numerical Applications with SAS (Hardcover edition)

Contenuto del libro:

Prefazione di Oliver Schabenberger, PhD.

Executive Vice President, Chief Operating Officer e Chief Technology Officer SAS.

Immergetevi nell'apprendimento profondo L'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo sono onnipresenti nelle nostre case e nei nostri luoghi di lavoro: dalla traduzione automatica al riconoscimento delle immagini, dall'analisi predittiva alla guida autonoma. L'apprendimento profondo promette di migliorare molte attività quotidiane in diverse discipline. Gran parte della letteratura sull'apprendimento profondo spiega i meccanismi dell'apprendimento profondo con l'obiettivo di implementare applicazioni cognitive alimentate dai Big Data. Questo libro è diverso. Scritto da un esperto di analisi ad alte prestazioni, Deep Learning for Numerical Applications with SAS introduce un nuovo campo: Deep Learning for Numerical Applications (DL4NA). Contrariamente al deep learning, l'obiettivo principale del DL4NA non è imparare dai dati, ma migliorare drasticamente le prestazioni delle applicazioni numeriche addestrando reti neurali profonde.

Deep Learning for Numerical Applications with SAS presenta i concetti di deep learning in SAS insieme a tecniche passo-passo che consentono di riprodurre facilmente gli esempi sui propri sistemi di analisi ad alte prestazioni. Vengono inoltre illustrate le ultime innovazioni hardware che possono alimentare i programmi SAS: dalle CPU multicore alle GPU, dalle FPGA agli ASIC.

Questo libro presuppone che il lettore non abbia alcuna conoscenza preliminare di calcolo ad alte prestazioni, apprendimento automatico o deep learning. È destinato agli sviluppatori SAS che desiderano sviluppare ed eseguire le analisi più veloci. Oltre a scoprire le ultime tendenze delle architetture ibride con GPU e FPGAS, i lettori impareranno come.

⬤ Utilizzare il deep learning in SAS.

⬤ Accelerare le proprie analisi utilizzando il deep learning.

⬤ Scrivere facilmente programmi altamente paralleli utilizzando i paradigmi di calcolo a più task.