Apprendimento profondo per principianti: 2 manoscritti: Apprendimento profondo per principianti e scienza dei dati da zero

Titolo originale:

Deep Learning For Beginners: 2 Manuscripts: Deep Learning For Beginners And Data Science From Scratch

Contenuto del libro:

2 libri in 1 Questo è il bundle di due libri di successo sul mercato

Libro 1: In "Apprendimento profondo per principianti: Un'introduzione completa ai fondamenti dell'apprendimento profondo per i principianti per comprendere con facilità framework, reti neurali, grandi insiemi di dati e applicazioni creative" imparerete:

⬤ L'apprendimento profondo utilizza framework che consentono di sviluppare strumenti in grado di offrire una migliore astrazione e una semplificazione dei problemi di programmazione. TensorFlow è lo strumento più popolare ed è utilizzato da colossi aziendali come Airbus, Twitter e persino Google.

⬤ Il libro illustra TensorFlow e Caffe2 come i principali framework utilizzati per lo sviluppo da Google e Facebook. Facebook illustra Caffe2 come uno dei framework leggeri e modulari per l'apprendimento profondo, anche se TensorFlow è il più popolare, dato che gode di una grande popolarità e quindi di un grande forum, che consente di ricevere assistenza sui principali problemi.

⬤ Il libro prende in considerazione diversi componenti e strumenti del deep learning, come le reti neurali, le CNN, le RNN, le GAN e gli autocodificatori. Questi algoritmi creano gli elementi costitutivi che spingono l'apprendimento profondo e lo fanno progredire.

⬤ Il libro prende in considerazione anche diverse applicazioni, tra cui i chatbot e gli assistenti virtuali, che sono diventati l'obiettivo principale del deep learning nel futuro, in quanto rappresentano la prossima frontiera nella raccolta di informazioni e nella connettività. Anche l'Internet delle cose è qui rappresentato, in quanto il deep learning consente l'integrazione di vari sistemi attraverso un sistema di intelligenza artificiale, già utilizzato per le funzioni domestiche e automobilistiche.

⬤ E molto altro ancora...

Libro 2: In "Data Science from Scratch: The #1 Data Science Guide for Everything A Data Scientist Needs to Know: Python, Algebra Lineare, Statistica, Codifica, Applicazioni, Reti Neurali e Alberi Decisionali" imparerete:

⬤ Informazioni approfondite su cosa sia la scienza dei dati e perché sia importante.

⬤ I prerequisiti necessari per iniziare a lavorare nel campo della scienza dei dati.

⬤ Cosa significa essere uno scienziato dei dati.

⬤ Il ruolo dell'hacking e del coding nella scienza dei dati.

⬤ I diversi linguaggi di codifica che possono essere utilizzati nella scienza dei dati.

⬤ Perché python è così importante.

⬤ Come utilizzare l'algebra lineare e la statistica.

⬤ Le diverse applicazioni della scienza dei dati.

⬤ Come lavorare con i dati attraverso il munging e la pulizia.

⬤ E molto altro ancora...

Questi libri forniscono concetti e strategie comprovati per chi vuole saperne di più sul deep learning e su come lavorare con i dati. Dopo aver letto questo pacchetto sarete in grado di scegliere il giusto tipo di architettura, di costruire un sistema in grado di apprendere, di addestrarlo e di utilizzarlo per raggiungere i vostri obiettivi.

Richiedete la vostra copia di queste fantastiche guide per padroneggiare algoritmi di deep learning all'avanguardia e la loro implementazione.