Hands.on.Deep.Learning.Building.Models.from.Scratch.2026.EN.pdf

Hands-on Deep Learning






Auteur : Tanvir Islam
Éditeur : Springer Nature
Catégories : Mathematics, Probability & Statistics, General, Computers, Artificial Intelligence, General, Computers, Software Development & Engineering, General, Computers, Languages, Python, Computers, Database Administration & Management, Computers, Speech & Audio Processing, Computers, Information Technology, Computers, Programming, General

Fiche de l'ebook
ISBN : 3032004888, isbn2




Cet ouvrage est conçu pour les data scientists et les ingénieurs en machine
learning qui souhaitent approfondir leur compréhension des complexités du deep
learning. Il est particulièrement utile aux professionnels travaillant dans des
secteurs où le machine learning est appliqué. Il constitue un guide complet pour
celles et ceux qui désirent explorer et enrichir leurs connaissances dans ce
domaine. Le livre s’adresse aux praticiens ambitieux et passionnés par le deep
learning, et convient également aux ingénieurs et data scientists qui se
préparent à des entretiens en machine learning. De plus, les étudiants de
licence et de master disposant d’une compréhension de base du machine learning y
trouveront une ressource précieuse.
Apprendre à créer des algorithmes de deep learning à partir de zéro permet de
mieux comprendre les principes et les mécanismes sous-jacents, ce qui est
bénéfique pour personnaliser et optimiser des modèles pour des tâches
spécifiques. Ainsi, ce livre permet aux lecteurs d’innover en concevant de
nouvelles architectures ou techniques au-delà de ce que proposent les
bibliothèques existantes. Il encourage également un esprit de résolution de
problèmes, en guidant l’apprenant à travers les défis liés à l’implémentation
d’algorithmes complexes. Ces connaissances aideront les lecteurs à déboguer et à
améliorer leurs modèles même lorsqu’ils utilisent des bibliothèques
préconstruites.
L’auteur ne se contente pas d’expliquer la théorie du deep learning : il relie
les concepts théoriques à leurs implémentations concrètes et montre comment ces
aspects peuvent être appliqués dans des situations réelles. À travers des
exemples pratiques et des études de cas, il démontre l’application des principes
du deep learning pour résoudre des problèmes dans des domaines variés tels que
la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et l’analytique
métier.




Langue : EN
Date de sortie : 01/01/2026
Nombre de pages : 246
Type : Ebook




Format : PDF
Nombre de fichier(s) :
Poids Total : 8 Mo