PyTorch für Deep Learning: Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen (Animals)
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Beschreibung
"PyTorch für Deep Learning: Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen" von Marcus Fraaß ist ein umfassendes Handbuch, das sich auf die Nutzung von PyTorch zur Entwicklung und Implementierung von Deep-Learning-Anwendungen konzentriert. Das Buch richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens erweitern möchten. Der Autor führt die Leser durch die Grundlagen von PyTorch und erklärt, wie man diese leistungsstarke Bibliothek effektiv nutzt, um Modelle für verschiedene Arten von Daten zu erstellen – einschließlich Bild-, Ton- und Textdaten. Das Buch deckt wichtige Konzepte wie neuronale Netze, Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) sowie Transfer Learning ab. Darüber hinaus behandelt das Buch den gesamten Entwicklungszyklus von der Datenvorbereitung über das Training bis hin zur Evaluierung und Optimierung der Modelle. Ein besonderes Augenmerk liegt auf dem Deployment der entwickelten Anwendungen in produktiven Umgebungen, sodass Leser lernen, ihre Lösungen in realen Szenarien einzusetzen. Mit praxisnahen Beispielen und klaren Erklärungen bietet dieses Buch eine wertvolle Ressource sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Praktiker im Bereich des Deep Learnings mit PyTorch.
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