Глубокое обучение с fastai и PyTorch, Минимум формул, минимум кода, максимум эффективности, Ховард Д., Гуггер С., 2022

Глубокое обучение с fastai и PyTorch, Минимум формул, минимум кода, максимум эффективности, Ховард Д., Гуггер С., 2022.
 
Обычно на глубокое обучение смотрят с ужасом, считая, что только доктор математических наук или ботан, работающий в крутой айтишной корпорации, могут разобраться в этой теме. Отбросьте стереотипы: любой программист, знакомый с Python, может добиться впечатляющих результатов. Как? С помощью fastai — библиотеки, предоставляющей комфортный интерфейс для решения наиболее популярных задач. Создатели fastai доказали, что самые модные и актуальные приложения можно делать быстро и не засыпать над скучными теоретическими выкладками и зубодробительными формулами.




Ваши проекты и мышление.
Не так важно, хотите ли вы определять болезни растений по фотографиям их листьев, генерировать узоры для вязания, диагностировать туберкулез по рентгеновскому снимку, мы поможем начать использовать глубокое обучение для решения насущных задач максимально быстро (с помощью предвари­тельно обученных другими моделей), а затем будем постепенно углубляться в подробности процесса. После прочтения следующей главы вы узнаете, как использовать глубокое обучение для решения своих задач с эталонной точностью. (Если вам не терпится поскорее приступить к работе с кодом, смело переходите к ней.) Есть миф, что для работы с глубоким обучением требуются огромные вычислительные ресурсы и наборы данных объемом как у Google, но это совершенно не так.

Краткое содержание.
ЧАСТЬ I.ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ НА ПРАКТИКЕ.
ЧАСТЬ II.ПОНИМАНИЕ ПРИЛОЖЕНИЙ НА БАЗЕ FASTAI.
ЧАСТЬ III.ОСНОВЫ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ.
ЧАСТЬ IV.ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ С ЧИСТОГО ЛИСТА.
ПРИЛОЖЕНИЯ.

Купить .



Хештеги: #Ховард :: #Гуггер :: #книги по программированию :: #программирование :: #fastai