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PyTorch für Deep Learning von Fraaß,  Marcus, Pointer,  Ian

PyTorch für Deep Learning

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

Der praktische Einstieg in PyTorch

– Lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen und sie für verschiedene Datentypen zu trainieren

– Das Buch 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 Praxisbuch 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 kennen, um eigene neuronale 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 typische Anwendungen für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate zu erstellen. Er erläutert auch das innovative Konzept des Transfer Learning und das Debuggen der Modelle. Sie erfahren zudem, wie Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen in den Produktiveinsatz bringen.

Aus dem Inhalt:

– Ergründen Sie modernste Modelle für das Natural Language Processing, die mit umfangreichen Textkorpora wie dem Wikipedia-Datensatz trainiert wurden

– Verwenden Sie das PyTorch-Paket torchaudio, um Audiodateien mit einem neuronalen Konvolutionsmodell zu klassifizieren

– Lernen Sie, wie man Transfer Learning auf Bilder anwendet

– Debuggen Sie PyTorch-Modelle mithilfe von TensorBoard und Flammendiagrammen

– Deployen Sie PyTorch-Anwendungen im Produktiveinsatz in Docker-Containern und Kubernetes-Clustern, die in der Google Cloud laufen

– Erkunden Sie PyTorch-Anwendungsfälle von führenden Unternehmen
Für die deutsche Ausgabe wurde das Buch in Zusammenarbeit mit Ian Pointer von Marcus Fraaß aktualisiert und um einige Themen erweitert.

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Produktinformationen

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Die Publikation PyTorch für Deep Learning - Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen von , ist bei O'Reilly erschienen. Die Publikation ist mit folgenden Schlagwörtern verschlagwortet: AI, Algorithmen, Artificial Intelligence, Data Science, Ki, Künstliche-Intelligenz, Machine learning, Maschinelles Lernen, neural networks, Neuronale Netze, Python, PyTorch, supervised learning, überwachtes Lernen, unsupervised learning. Weitere Bücher, Themenseiten, Autoren und Verlage finden Sie hier: https://buchfindr.de/sitemap_index.xml . Auf Buch FindR finden Sie eine umfassendsten Bücher und Publikationlisten im Internet. Sie können die Bücher und Publikationen direkt bestellen. Ferner bieten wir ein umfassendes Verzeichnis aller Verlagsanschriften inkl. Email und Telefonnummer und Adressen. Die Publikation kostet in Deutschland 27.99 EUR und in Österreich 27.99 EUR Für Informationen zum Angebot von Buch FindR nehmen Sie gerne mit uns Kontakt auf!