Negli ultimi dieci anni, con il ritorno delle reti neurali, la comprensione del Deep Learning è diventata essenziale e questo manuale scritto da Seth Weidnman ed edito da Tecniche Nuove fornisce un’introduzione approfondita per i data scientist e gli ingegneri del software con precedenti esperienze nel machine learning.
Il volume inizia con le basi del Deep Learning per poi passare rapidamente ai dettagli di importanti architetture avanzate, implementando tutto da zero.
L’autore mostra come funzionano le reti neurali usando un approccio basato su principi primi. Verrà illustrato come applicare da zero le reti neurali multistrato, le reti neurali convoluzionali e quelle ricorrenti.
Acquisendo una comprensione dettagliata di come queste reti funzionino matematicamente, computazionalmente, concettualmente, il professionista può portare a termine con successo i futuri progetti di Deep Learning.
Gli argomenti trattati
- Modelli mentali chiari per la comprensione delle reti neurali, accompagnati da esempi di codice funzionanti e spiegazioni matematiche.
- Metodi per l’implementazione di reti neurali multistrato da zero, utilizzando un framework orientato agli oggetti di facile comprensione.
- Esempi e spiegazioni chiare di reti neurali convoluzionali e ricorrenti.
- Implementazione dei concetti di rete neurale mediante il popolare framework PyTorch.
Casa editrice: Tecniche Nuove spa
Autore: Seth Weidman
Pagine: 264
Prezzo: euro 33,16 acquistabile online
