
BOOKS - Глубокое обучение с точки зрения практика

Глубокое обучение с точки зрения практика
Author: 14.8 МбВсе, что должен знать разработчик-практик, чтобы приступить к применению глубокого обучения для решения реальных задач! Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение - и особенно глубокие нейронные сети - может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. ы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения - настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций - актуальные для любой библиотеки, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.td>tr>
Year: 2018
Format: PDF
File size: 14.8 Мб
Year: 2018
Format: PDF
File size: 14.8 Мб

The author argues that the traditional model of education is no longer relevant in the digital age and that we need to develop a new approach to learning that takes into account the rapid pace of technological change. The book begins by discussing the challenges facing education today, including the increasing use of technology in the classroom, the rise of online learning, and the growing disparities between rich and poor countries. The author argues that these challenges can only be addressed through a fundamental shift in the way we think about education, one that prioritizes the development of skills such as critical thinking, creativity, and collaboration over rote memorization and standardized testing. The author then goes on to explore the concept of deep learning, which he defines as a form of machine learning that allows computers to learn from large amounts of data without being explicitly programmed. He argues that this technology has the potential to revolutionize education by allowing students to learn at their own pace and in their own style, rather than following a rigid curriculum. However, the author also acknowledges the limitations of deep learning, particularly its tendency to reinforce existing biases and prejudices. He suggests that we need to be careful about how we implement this technology, lest we exacerbate existing social inequalities. Finally, the author turns to the topic of the future of work, arguing that the rapid pace of technological change means that many jobs will soon become obsolete.
''
