PyTorch kompakt: Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle (Animals)
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Beschreibung
"PyTorch kompakt: Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle (Animals)" von Frank Langenau ist ein praxisorientiertes Buch, das sich an Entwickler und Datenwissenschaftler richtet, die ihre Kenntnisse in der Anwendung von PyTorch für Deep Learning vertiefen möchten. Das Buch bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden Konzepte und die Syntax von PyTorch, einem beliebten Framework für maschinelles Lernen. Langenau legt besonderen Wert auf die Vermittlung von bewährten Design Patterns und Best Practices zur Erstellung effizienter und skalierbarer Deep-Learning-Modelle. Anhand zahlreicher Codebeispiele wird gezeigt, wie verschiedene Modelle implementiert werden können, wobei der Fokus auf Anwendungen im Bereich der Tiererkennung liegt. Der Autor führt den Leser Schritt für Schritt durch den Entwicklungsprozess – von der Datenvorbereitung über die Modellarchitektur bis hin zur Optimierung und Evaluierung. Das Buch ist ideal für Leser geeignet, die bereits grundlegende Kenntnisse in Python haben und diese nun gezielt auf das Gebiet des maschinellen Lernens mit PyTorch anwenden möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- Kartoniert
- 198 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly
- Kartoniert
- 360 Seiten
- Erschienen 2018
- Manning
- paperback
- 450 Seiten
- Erschienen 2023
- Marek Gagolewski
- Hardcover
- 1176 Seiten
- Erschienen 2005
- Addison-Wesley Verlag
- Kartoniert
- 111 Seiten
- Erschienen 2017
- Wiley-VCH
- Kartoniert
- 576 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- Kartoniert
- 404 Seiten
- Erschienen 2016
- tredition
- Kartoniert
- 432 Seiten
- Erschienen 2008
- Taylor & Francis Ltd
- Kartoniert
- 585 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly



