Această carte se concentrează pe învățarea profundă (DL), un element important al științei datelor, care include modelarea predictivă. Aplicațiile DL sunt utilizate pe scară largă în domenii precum finanțele, transporturile, îngrijirea sănătății, industria auto și publicitatea. Proiectarea modelelor DL se bazează pe rețele neuronale artificiale și este influențată de structura și funcționarea creierului.

Această carte prezintă o resursă completă pentru cei care doresc să înțeleagă tehnicile din învățarea profundă. Caracteristicile importante includ:

• Cunoștințe despre teoria și proiectarea modelelor moderne de învățare profundă pentru aplicații în lumea reală.
• Explicarea conceptelor și terminologiei în rezolvarea problemelor prin învățarea profundă.
• Explorarea bazei teoretice pentru algoritmi și abordări cheie în învățarea profundă.
• Discuția tehnicilor de îmbunătățire a modelelor de învățare profundă.
• Identificarea tehnicilor de evaluare a performanței pentru modelele de învățare profundă.

În consecință, cartea acoperă întregul proces al fluxului de învățare profundă, oferind o înțelegere a fiecărui model utilizat pe scară largă. Poate fi folosită ca ghid pentru începători, unde utilizatorul poate înțelege conceptele și tehnicile relevante. Această carte va fi o resursă utilă pentru studenți de licență și masterat, ingineri și cercetători care încep să învețe subiectul învățării profunde.

Pagini: 184, Dimensiuni: 15.6x15.6cm