Le Deep Learning: collection O'Reilly
Oct 2018 · First Interactive
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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
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
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About the author
Josh Patterson est directeur de l'ingénierie pour la société Skymind spécialisée dans les technologies Deep Learning.
Adam Gibson est directeur de Skymind.Il a travaillé pour les sociétés Fortune 500, PR Films et pour différentes startups afin de leur déployer des solutions Deep Learning.
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