• Deep Learning mit PyTorch
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Ian Pointer
Marcus Fraaß (Übersetzung)

Deep Learning mit PyTorch

Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen

1. Auflage
erscheint voraussichtlich
im August 2020, ca. 220 Seiten, Broschur
O’Reilly
ISBN Print: 978-3-96009-134-9

Buch
34,90 €

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Beschreibung

Der praktische Einstieg in PyTorch

  • Lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen und sie für verschiedene Datentypen zu trainieren
  • Deckt den gesamten Entwicklungszyklus von Deep-Learning-Anwendungen ab: Vom Erstellen über das Debuggen bis zum Deployen
  • Mit Use Cases, die zeigen, wie PyTorch bei führenden Unternehmen eingesetzt wird

Mit diesem praxisorientierten Buch meistern Sie die Methoden des Deep Learning, einer Teildisziplin des Machine Learning, die die Welt um uns herum verändert. Machen Sie sich mit PyTorch, dem populären Python-Framework von Facebook, vertraut, und lernen Sie Schlüsselkonzepte und neueste Techniken, um Ihre eigenen neuronalen Netze zu entwickeln.

Ian Pointer zeigt Ihnen zunächst, wie Sie PyTorch in einer Cloud-basierten Umgebung einrichten. Er führt Sie dann durch die einzelnen Schritte der Entwicklung von neuronalen Architekturen, um praxisrelavate Anwendungen für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate zu erstellen. Er erläutert auch das Transfer-Learning mit Bilddaten und das Debuggen der Modelle. Sie erfahren zudem, wie Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen in Docker-Containern und Kubernetes-Clustern in den Produktiveinsatz bringen.

 

Zielgruppe

  • Data Scientists
  • Softwareentwickler
  • Datenanalysten
  • Studenten der Informatik
       

Autor / Autorin

Ian Pointer ist Data Engineer. Er hat sich auf Lösungen für Fortune-100-Kunden spezialisiert, die auf Methoden des Machine Learnings (insbesondere Deep Learning) basieren. Ian arbeitet derzeit bei Lucidworks, wo er sich innovativen NLP-Anwendungen und dem Engineering widmet.


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