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.
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Über den Autor
Joe Papa verfügt über 25 Jahre Erfahrung in Forschung und Entwicklung und ist Gründer von TeachMe.AI. Seinen Abschluss ¿Master of Science in Electrical Engineering¿ erwarb er an der Universität Rutgers. Bei Booz Allen Hamilton und Perspecta Labs leitete er KI-Forschungsteams, bei denen PyTorch intensiv eingesetzt wurde. Joe Papa hat Hunderte von Data Scientists als Mentor betreut und mehr als 6.000 Studierende auf der ganzen Welt auf Udemy unterrichtet.
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