DPUNKT Computing PyTorch für Deep Learning Buch Python
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PyTorch für Deep Learning aus der DPUNKT Computing Reihe ist das Praxisbuch und Fachbuch von Ian Pointer für neuronale Netze. Das Python Buch zeigt mit dem PyTorch Framework von Facebook Entwicklung, Debuggen und Deployen für Bilder, Ton und Text. Mit Use Cases, Transfer Learning und Cloud Einrichtung für Einsteiger im Machine Learning.
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PyTorch für Deep Learning ist der praktische Einstieg in Methoden des Machine Learning, die die Welt verändern. Ian Pointer macht mit PyTorch, dem populären Python Framework, vertraut und zeigt Schlüsselkonzepte und neueste Techniken. Zunächst richten Sie PyTorch in einer Cloud basierten Umgebung ein.
Neuronale Netze erstellen für Bilder Ton und Text
Schritt für Schritt entwickeln Sie neuronale Architekturen für typische Anwendungen mit Bildern, Ton, Text und anderen Datenformaten. Das innovative Konzept des Transfer Learning und das Debuggen der Modelle werden ausführlich erläutert. Moderne Modelle für Natural Language Processing und Klassifizierung mit torchaudio gehören dazu.
Machine Learning Buch mit Deployen und Use Cases
Das Buch deckt den gesamten Entwicklungszyklus von Deep Learning Anwendungen ab, vom Erstellen über Debuggen bis zum Deployen in den Produktiveinsatz. Use Cases zeigen, wie führende Unternehmen PyTorch einsetzen. Ideal als KI Buch für alle, die eigene Netze trainieren wollen.
Merkmale
Praktischer Einstieg in PyTorch und Python
Neuronale Netze für Bilder, Ton und Text
Transfer Learning und Debuggen erklärt
Deployen vom Erstellen bis Produktiveinsatz
Mit Use Cases führender Unternehmen
Autor: Ian Pointer
Reihe: Computing
Titel: PyTorch für Deep Learning
Themen: Neuronale Netze, Transfer Learning, NLP
Variante: PyTorch / Python Framework
Produktart: Fachbuch
Produkttyp: Buch
Zielgruppe: Entwickler und Einsteiger KI
Verkäufer: Bizheld
Häufig gestellte Fragen
Brauche ich Vorkenntnisse in Python?
Grundkenntnisse in Python helfen, das Buch führt aber Schritt für Schritt von der Einrichtung bis zum eigenen Netz.
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Kundenbewertungen
3
★★★★★★★★★★5.0
p*****m
Verifiziert
Guter Praxisbezug
Transfer Learning Beispiel konnte ich direkt nachbauen.
★★★★★★★★★★4.0
r***k
Verifiziert
Verständlich geschrieben
Debuggen und Deployen sind angenehm knapp erklärt.
★★★★★★★★★★4.0
e*m
Verifiziert
Hilfreich für Bilder
Der Teil zu Bildmodellen hat mir den Einstieg erleichtert.
