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Apache Spark 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) 深度學(xué)習(xí)是基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集,可以解決自然語言處理和圖像分類等領(lǐng)域中特別困難和大規(guī)模的問題!禔pache Spark深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》解析了技術(shù)和分析部分的復(fù)雜性,以及在Apache Spark上實(shí)施深度學(xué)習(xí)解決方案的速度。書中首先介紹了Apache Spark和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí),包括為深度學(xué)習(xí)設(shè)置Spark,學(xué)習(xí)分布式建模的原理,了解不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和加載,數(shù)據(jù)流的應(yīng)用;然后介紹了在Spark上實(shí)現(xiàn)CNN、RNN和LSTM等深度學(xué)習(xí)模型,使用Spark訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),監(jiān)控與調(diào)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估,在分布式系統(tǒng)上部署深度學(xué)習(xí)應(yīng)用,自然語言處理基礎(chǔ),文本分析和深度學(xué)習(xí),卷積和圖像分類;后對(duì)深度學(xué)習(xí)未來的發(fā)展作了一個(gè)簡(jiǎn)要概括。另外,書中還使用DL4J(大部分)、Keras和TensorFlow等流行的深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)和訓(xùn)練分布式模型。學(xué)完本書,讀者可獲得理解和處理復(fù)雜數(shù)據(jù)集所需的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。本書適合Scala開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家或數(shù)據(jù)分析師學(xué)習(xí),也適合所有想使用Spark實(shí)現(xiàn)高效深度學(xué)習(xí)模型的人工智能相關(guān)專業(yè)的學(xué)生和開發(fā)人員。
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