Эволюционное глубокое обучение 22987

Майкл Лэнхэм
Print2print
В книге проводится анализ методов усиления мощи нейронных сетей за счет биологических алгоритмов в решении задач поиска, оптимизации и управления. Актуальные и чрезвычайно интересные примеры демонстрируют пути формирования передовых направлений науки о данных на основе уходящих в глубокую древность уроков из мира природы.
Издание знакомит с эволюционными вычислениями и предоставляет ряд методов, которые вы можете применять на протяжении всего процесса глубокого обучения. Вы откроете для себя генетические алгоритмы и эволюционно-вычислительные подходы к выведению нейросетевых топологий, генеративному моделированию, обучению с подкреплением и многому другому.
Интерактивные блокноты Colab дадут вам возможность проводить эксперименты по мере усвоения материала книги.
Предназначено для исследователей данных, хорошо знакомых с языком Python.
  • Автор
    Майкл Лэнхэм
  • Категорія
    Програмування
  • Мова
    Російська
  • Рік
    2023
  • Сторінок
    440
  • Формат
    155х220 мм
  • Обкладинка
    М'яка
  • Тип паперу
    Офсетний
  • Ілюстрації
    Кольорові
  • Перекладач
    А. Логунов
1100 ₴
Купити
Відділення Нова Пошта80 ₴
Поштомат Нова Пошта40 ₴
Кур’єр Нова Пошта120 ₴
Відділення УкрПошта50 ₴
Кур’єр за адресою90 ₴
Эволюционное глубокое обучение - фото 1
22987
Залиште свій відгук про книгу,
допоможіть тим, хто ще не читав
Reliable Machine Learning. Applying SRE Principles to ML in Production
26983
Reliable Machine Learning. Applying SRE Principles to ML in Production
Cathy ChenNiall MurphyKranti Parisa
940 ₴
Deep Reinforcement Learning with Python: RLHF for Chatbots and Large Language Models Second Edition
47637
Deep Reinforcement Learning with Python: RLHF for Chatbots and Large Language Models Second Edition
Nimish Sanghi
960 ₴
Deep Learning for Vision Systems 1st Edition
44805
Deep Learning for Vision Systems 1st Edition
Mohamed Elgendy
970 ₴
Умные мобильные проекты с TensorFlow
50
30308
Умные мобильные проекты с TensorFlow
Танг Дж.
490 ₴980 ₴
Алгоритмы и структуры для массивных наборов данных
22961
Алгоритмы и структуры для массивных наборов данных
Джейла МеджедовичЭмин Тахирович
990 ₴
Искусственный интеллект
28154
Искусственный интеллект
Клиффорд Пиковер
990 ₴
Алгоритмы обучения с подкреплением на Python
21601
Алгоритмы обучения с подкреплением на Python
Андреа Лонца
1000 ₴
Machine Learning for Algorithmic Trading: Predictive models to extract signals from market and alternative data for systematic trading strategies with Python, 2nd Edition
21257
Machine Learning for Algorithmic Trading: Predictive models to extract signals from market and alternative data for systematic trading strategies with Python, 2nd Edition
Stefan Jansen
1050 ₴
Generative AI on AWS: Building Context-Aware Multimodal Reasoning Applications 1st Edition
22581
Generative AI on AWS: Building Context-Aware Multimodal Reasoning Applications 1st Edition
Chris FreglyAntje BarthShelbee Eigenbrode
1060 ₴
Computer Vision: Object Detection In Adversarial Vision 1st Edition
22707
Computer Vision: Object Detection In Adversarial Vision 1st Edition
Mrinal Kanti Bhowmik
1070 ₴
Метаобучение. Применение в AutoML и науке о данных
23478
Метаобучение. Применение в AutoML и науке о данных
П. БраздилРейн Я. В.Соарес К.Х. Ваншорен
1100 ₴
TensorFlow 2 Pocket Reference: Building and Deploying Machine Learning Models. 1st Ed.
47795
TensorFlow 2 Pocket Reference: Building and Deploying Machine Learning Models. 1st Ed.
K. C. Tung
1100 ₴
Handbook of Evolutionary Machine Learning (Genetic and Evolutionary Computation) 1st ed. 2024 Edition
44818
Handbook of Evolutionary Machine Learning (Genetic and Evolutionary Computation) 1st ed. 2024 Edition
Wolfgang BanzhafPenousal MachadoMengjie Zhang
1130 ₴
PyTorch Pocket Reference: Building and Deploying Deep Learning Models
47977
PyTorch Pocket Reference: Building and Deploying Deep Learning Models
Joe Papa
1200 ₴
Evolutionary Deep Learning: Genetic algorithms and neural networks
22990
Evolutionary Deep Learning: Genetic algorithms and neural networks
Micheal Lanham
1240 ₴
Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования
48025
Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования
Джон Д. КеллехерБрайан Мак-НеймиИфе д’Арси
1250 ₴
Внедрение Splunk 7
50
30307
Внедрение Splunk 7
Джеймс Д. Миллер
650 ₴1300 ₴
Прогнозирование: принципы и практика. Цветное издание
5
23822
Прогнозирование: принципы и практика. Цветное издание
Роб ХайндманДжордж Атанасопулос
1273 ₴1340 ₴
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python
23037
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python
Yuxi (Hayden) LiuSebastian RaschkaVahid Mirjalili
1370 ₴