PyTorch. Beleuchtung des tiefen Lernens

Viele Mittel des tiefen Lernens verwenden Python, aber die Bibliothek PyTorch ist wirklich «pythonisch». Es ist leicht zu erlernen für diejenigen, die mit NumPy und scikit-learn vertraut sind, PyTorch vereinfacht die Arbeit mit tiefem Lernen und bietet gleichzeitig eine reiche... Funktionalität. PyTorch eignet sich hervorragend für die schnelle Erstellung von Modellen und lässt sich problemlos auf Unternehmensprojekte skalieren. PyTorch wird von Unternehmen wie Apple und JPMorgan Chase verwendet. Fähigkeiten im Umgang mit dieser Bibliothek werden Ihnen beim Karrierewachstum helfen. Sie werden lernen, neuronale Netzwerke und Systeme des tiefen Lernens mit PyTorch zu erstellen. Das Buch hilft Ihnen, schnell mit der Erstellung eines echten Projekts von Grund auf neu zu beginnen. Es beschreibt die besten Praktiken des gesamten Datenverarbeitungsprozesses, einschließlich des PyTorch Tensor-API, Dateneinladung in Python, Überwachung des Lernvorgangs und Visualisierung der erzielten Ergebnisse.

Autor: Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман

Verlag: piter

Serie: Bibliothek des Programmierers

Altersgrenzen: 16+

Jahr der Veröffentlichung: 2025

ISBN: 9785446119455

Anzahl der Seiten: 576

Größe: 233x165x30 mm

Einbandart: Soft

Gewicht: 886 g

ID: 1509011

Viele Mittel des tiefen Lernens verwenden Python, aber die Bibliothek PyTorch ist wirklich «pythonisch». Es ist leicht zu erlernen für diejenigen, die mit NumPy und scikit-learn vertraut sind, PyTorch vereinfacht die Arbeit mit tiefem Lernen und bietet gleichzeitig eine reiche Funktionalität. PyTorch eignet sich hervorragend für die schnelle Erstellung von Modellen und lässt sich problemlos auf Unternehmensprojekte skalieren. PyTorch wird von Unternehmen wie Apple und JPMorgan Chase verwendet. Fähigkeiten im Umgang mit dieser Bibliothek werden Ihnen beim Karrierewachstum helfen. Sie werden lernen, neuronale Netzwerke und Systeme des tiefen Lernens mit PyTorch zu erstellen. Das Buch hilft Ihnen, schnell mit der Erstellung eines echten Projekts von Grund auf neu zu beginnen. Es beschreibt die besten Praktiken des gesamten Datenverarbeitungsprozesses, einschließlich des PyTorch Tensor-API, Dateneinladung in Python, Überwachung des Lernvorgangs und Visualisierung der erzielten Ergebnisse.

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