PyTorch, Освещая глубокое обучение, Стивенс Э., Антига Л., Виман Т., 2022

PyTorch, Освещая глубокое обучение, Стивенс Э., Антига Л., Виман Т., 2022.
 
Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch по-настоящему «питоническая». Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumPy и scikit-learn, PyTorch упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым набором функций. PyTorch прекрасно подходит для быстрого создания моделей и без проблем масштабируется до корпоративного проекта. PyTorch используют такие компании, как Apple и JPMorgan Chase. Навыки работы с этой библиотекой пригодятся вам для карьерного роста. Вы научитесь создавать нейронные сети и системы глубокого обучения с помощью PyTorch. Книга поможет быстро приступить к созданию реального проекта с нуля. В ней описаны лучшие практики всего конвейера работы с данными, включая PyTorch Tensor API, загрузку данных на Python, мониторинг обучения и визуализацию полученных результатов.




ИСПОЛЬЗОВАНИЕ PYTORCH ДЛЯ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ.
Ру Torch — фреймворк/библиотека для программ на языке Python, который помогает создавать проекты глубокого обучения с упором на гибкость и возможность выражать модели глубокого обучения в характерном для Python стиле. Благодаря доступности и легкости использования Ру Torch быстро нашел приверженцев в научном сообществе и за прошедшие с момента первого выпуска годы стал одним из самых значимых инструментов глубокого обучения с широким спектром приложений. Как и сам Python для программирования вообще, Ру Torch очень хорошо подходит для знакомства с глубоким обучением. В то же время библиотека Ру Torch доказала свою пригодность для коммерческого использования для масштабных реальных задач. Мы убеждены, что понятный синтаксис, потоковый API и удобство отладки библиотеки PyTorch делают ее прекрасным вариантом для знакомства с глубоким обучением. Мы настоятельно рекомендуем вам начать изучение библиотек глубокого обучения именно с PyTorch. Окажется ли она последней из изученных вами библиотек глубокого обучения — решать вам.

Краткое содержание.
Часть I.Основы PyTorch.
Часть II.Обучение на изображениях на практике: раннее выявление рака легких.
Часть III.Развертывание.

Купить .








Теги: Стивенс :: Антига :: Виман :: машинное обучение :: интернет библиотеки