Fundamentals of Deep Learning Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms
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Sprache:Englisch
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inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
21.06.2022
Verlag
O'ReillySeitenzahl
387
Maße (L/B/H)
23,3/18/2,5 cm
Gewicht
682 g
Auflage
2. Auflage
Sprache
Englisch
ISBN
978-1-4920-8218-7
We're in the midst of an AI research explosion. Deep learning has unlocked superhuman perception to power our push toward creating self-driving vehicles, defeating human experts at a variety of difficult games including Go, and even generating essays with shockingly coherent prose. But deciphering these breakthroughs often takes a PhD in machine learning and mathematics.
The updated second edition of this book describes the intuition behind these innovations without jargon or complexity. Python-proficient programmers, software engineering professionals, and computer science majors will be able to reimplement these breakthroughs on their own and reason about them with a level of sophistication that rivals some of the best developers in the field.
- Learn the mathematics behind machine learning jargon
- Examine the foundations of machine learning and neural networks
- Manage problems that arise as you begin to make networks deeper
- Build neural networks that analyze complex images
- Perform effective dimensionality reduction using autoencoders
- Dive deep into sequence analysis to examine language
- Explore methods in interpreting complex machine learning models
- Gain theoretical and practical knowledge on generative modeling
- Understand the fundamentals of reinforcement learning
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