- EAN13
- 9782412043356
- Éditeur
- First Interactive
- Date de publication
- 04/10/2018
- Langue
- français
- Fiches UNIMARC
- S'identifier
Deep learning en action - Une approche par la pratique - collection O'Reilly
collection O'Reilly
Josh Patterson, Adam Gibson
First Interactive
Livre numérique
-
Aide EAN13 : 9782412043356
- Fichier EPUB, avec Marquage en filigrane
25.99
Plongez au coeur du Deep Learning
Ce livre a été écrit pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning
(apprentissage profond). Il est la suite logique du titre "Le Machine learning
avec Python" paru en février 2018.
Le Deep Learning est une technologie nouvelle qui évolue très rapidement. Ce
livre en présente les bases principales de cette technologie. Au coeur de
celle-ci on trouve les réseaux de neurones profonds, permettant de modéliser
tous types de données et les réseaux de convolution, capables de traiter des
images.
Et enfin, cette technologie de plus en plus utilisée dans les applications
d'intelligence artificielle introduit le notion de Reinforcement Learning
(apprentissage par renforcement) qui permet d'optimiser les prises de décision
par exemple pour le fonctionnement d'un robot.
Au programme :
La génèse du Deep Learning
Les résaux de neuronnes
Les bases des réseaux de type Deep learning
L'architecture réseau
Créer un réseau type
Adapter le réseau à des besoins propres
Les architectures spécifiques
La vectorisation
Le Deep Learning et DL4J sur Spark
Au coeur de l'intelligence artificielle
RL4J et Reinforcement Learning
Collection O'Reilly
Ce livre a été écrit pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning
(apprentissage profond). Il est la suite logique du titre "Le Machine learning
avec Python" paru en février 2018.
Le Deep Learning est une technologie nouvelle qui évolue très rapidement. Ce
livre en présente les bases principales de cette technologie. Au coeur de
celle-ci on trouve les réseaux de neurones profonds, permettant de modéliser
tous types de données et les réseaux de convolution, capables de traiter des
images.
Et enfin, cette technologie de plus en plus utilisée dans les applications
d'intelligence artificielle introduit le notion de Reinforcement Learning
(apprentissage par renforcement) qui permet d'optimiser les prises de décision
par exemple pour le fonctionnement d'un robot.
Au programme :
La génèse du Deep Learning
Les résaux de neuronnes
Les bases des réseaux de type Deep learning
L'architecture réseau
Créer un réseau type
Adapter le réseau à des besoins propres
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La vectorisation
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RL4J et Reinforcement Learning
Collection O'Reilly
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