Реклама
- Книги
- Нехудожественная литература
- Компьютерные технологии
- Машинное обучение
- Питер
−73%
Цена что надо
0% возвратов
Глубокое обучение с fastai и PyTorch: минимум формул, минимум кода, максимум эффективности | Ховард Джереми, Гуггер Сильвейн
Тип книги:
Другие издания
О товаре
Перейти к описанию
Издательство
Серия
Год выпуска
2022
Тип бумаги в книге
Офсетная
О книге
Обычно на глубокое обучение смотрят с ужасом, считая, что только доктор математических наук или ботан, работающий в крутой айтишной корпорации, могут разобраться в этой теме. Отбросьте стереотипы: люб
1 108 ₽ 3 818 ₽
Часто задаваемые вопросы
Перейти в магазин
- 4,9 рейтинг товаров
- Цены что надо
- Доставка и сервис Ozon
- Безопасная оплата онлайн
- Возврат 7 дней
Описание
Книга для тех, кто хочет освоить глубокое обучение на PythonОбычно на глубокое обучение смотрят с ужасом, считая, что только доктор математических наук или ботан, работающий в крутой айтишной корпорации, могут разобраться в этой теме.
Отбросьте стереотипы: любой программист, знакомый с Python, может добиться впечатляющих результатов. Как? С помощью fastai — библиотеки, предоставляющей комфортный интерфейс для решения наиболее популярных задач. Создатели fastai доказали, что самые модные и актуальные приложения можно делать быстро и не засыпать над скучными теоретическими выкладками и зубодробительными формулами.
С помощью этой книги программисты, знакомые с Python, сразу смогут начать делать приложения глубокого обучения.
Отбросьте стереотипы: любой программист, знакомый с Python, может добиться впечатляющих результатов. Как? С помощью fastai — библиотеки, предоставляющей комфортный интерфейс для решения наиболее популярных задач. Создатели fastai доказали, что самые модные и актуальные приложения можно делать быстро и не засыпать над скучными теоретическими выкладками и зубодробительными формулами.
С помощью этой книги программисты, знакомые с Python, сразу смогут начать делать приложения глубокого обучения.
IT-литература Издательства "Питер"
Бестселлеры O'Reilly- Высоконагруженные приложения
- Профессиональный TypeScript
- Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение
- Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных
- Профессиональный TypeScript
- Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение
- Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных
Для профессионалов- Паттерны разработки на Python: TDD, DDD и событийно-ориентированная архитектура
- Командная строка Linux. Полное руководство
- Unity и C#. Геймдев от идеи до реализации
- Интерфейс. Основы проектирования взаимодействия
- Командная строка Linux. Полное руководство
- Unity и C#. Геймдев от идеи до реализации
- Интерфейс. Основы проектирования взаимодействия
Библиотека программиста- Грокаем алгоритмы
- Чистый код: создание, анализ и рефакторинг
- Изучаем Python
- Swift. Основы разработки приложений под iOS, iPadOS и macOS
- Чистый код: создание, анализ и рефакторинг
- Изучаем Python
- Swift. Основы разработки приложений под iOS, iPadOS и macOS
Head First O'Reilly- Head First. Паттерны проектирования
- Изучаем программирование на JavaScript
- Изучаем HTML, XHTML и CSS
- Head First. Изучаем C#
- Изучаем программирование на JavaScript
- Изучаем HTML, XHTML и CSS
- Head First. Изучаем C#
Классика Computer Science- Философия Java
- Объектно-ориентированное программирование в С++
- Компьютерные сети
- Современные операционные системы
- Объектно-ориентированное программирование в С++
- Компьютерные сети
- Современные операционные системы
Комментарий
С помощью этой книги программисты, знакомые с Python, сразу смогут начать делать приложения глубокого обучения.
Автор на обложке
Ховард Джереми, Гуггер Сильвейн
- Артикул
- 628832487
- Издательство
- Питер
- Серия
- Бестселлеры O'Reilly
- Год выпуска
- 2022
- Тип бумаги в книге
- Офсетная
- Тип обложки
- Мягкая обложка
- Тип книги
- Печатная книга
- Язык издания
- Русский
- Количество страниц
- 624
- Формат издания
- 70x100/16
- Размеры, мм
- 233x165x32
- Вес товара, г
- 988
- Тираж
- 1000
- ISBN
- 978-5-4461-1475-7
- Иллюстратор
- Егорова Лидия Юрьевна
- Переводчик
- Акуратер Д. И.
- Оригинальное название:
- Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD
Подборки товаров в категории Книги о машинном обучении
Отзывы о товаре
22
Глубокое обучение с fastai и PyTorch: минимум формул, минимум кода, максимум эффективности | Ховард Джереми, Гуггер Сильвейн
Показать сначала:
дате
оценке
А
Антон
30 января 2024
Качество бумаги:Отличное
Внешнее оформление:Красивое
Подача материала и манера письма:Очень увлекательная
Достоинства
Неплохо расписана теория
Недостатки
С момента написания книги обновились библиотеки и часть кода нужно менять.
Комментарий
Рабочий процесс идет в jupyter notebook, авторы предлагают арендовать сервер, но для тех кто хочет сделать проект локально на своей машине установка\настройка не описана. С conda до этого не работал, вроде бы поставил все, что нужно, но что-то шло не так... Читать полностью
Вам помог этот отзыв?
П
Пользователь предпочёл скрыть свои данные
10 октября 2023
Недостатки
Как я понял по комментариям, у продавца такая концепция - убитые книги продавать. Ну пожелаю им удачи
Вам помог этот отзыв?
И
Иван П.
31 августа 2023
Качество бумаги:Отличное
Подача материала и манера письма:Очень увлекательная
Внешнее оформление:Превосходное
Достоинства
Хорошая книга, главное полезная.
Комментарий
Поднял таки свою первую нейронку благодаря книге!
Вам помог этот отзыв?
А
Андрей Д.
28 июля 2023
Качество бумаги:Нормальное
Подача материала и манера письма:Обычная
Внешнее оформление:Обычное
Достоинства
хорошая книга
Недостатки
Доставлена без упаковки и потерян товарный вид
Комментарий
за 2к хотелось бы получить книгу без заломов и вмятин
Вам помог этот отзыв?
С
Сергей Ш.
17 мая 2023
Качество бумаги:Отличное
Внешнее оформление:Красивое
Подача материала и манера письма:Очень увлекательная
Достоинства
Отличная книга для погружения в тему глубокого обучения. Описываются основные сферы применения: распознование изображений, табличные данные, работа с текстом. Есть как практическое применение с использованием современных предобученных моделей, так и немного теории, чтобы понимать как это работает.
Вам помог этот отзыв?
Т
Торопов Сергей Григорьевич
26 сентября 2022
Подача материала и манера письма:Очень увлекательная
Качество бумаги:Отличное
Внешнее оформление:Превосходное
Достоинства
Все по уму
Недостатки
Не нашел
Комментарий
Очень доволен и рекомендую к изучению
Вам помог этот отзыв?
М
Максим
19 сентября 2022
Внешнее оформление:Превосходное
Качество бумаги:Отличное
Подача материала и манера письма:Очень увлекательная
Достоинства
отличная книга
Недостатки
нет
Комментарий
не для новичков
Вам помог этот отзыв?
П
Павел Р.
12 сентября 2022
Внешнее оформление:Обычное
Качество бумаги:Нормальное
Подача материала и манера письма:Очень увлекательная
Достоинства
Для новичка
Комментарий
Подробное руководство
Вам помог этот отзыв?
Сергей У.
26 июля 2022
Качество бумаги:Отличное
Внешнее оформление:Превосходное
Подача материала и манера письма:Очень увлекательная
Достоинства
Хорошая книга для старта.
Комментарий
Нацелена на разработчиков, для старта. Для тех кто решил узнать что такое "Глубокое обучение" и начать реализовывать свои идеи в этом направлении используя Python, fastai и PyTorch
Вам помог этот отзыв?
А
Алексей М.
11 ноября 2024
С
Сергей С.
19 мая 2024
А
Артем У.
11 февраля 2024
А
Александр К.
8 февраля 2024
Н
Николай Ч.
24 декабря 2023
И
Игорь Л.
7 декабря 2023
N
Nikita G.
16 июня 2023
Андрей Дробышев
23 апреля 2023
М
Михаил Т.
16 марта 2023
М
Мария Б.
31 января 2023
А
Анна Ф.
16 декабря 2022
К
Константин
3 ноября 2022
П
Павел К.
7 сентября 2022
5 / 5
5 звёзд
20
4 звезды
0
3 звезды
2
2 звезды
0
1 звезда
0
По оценке 9 покупателей
Качество бумаги:
отличное
Внешнее оформление:
превосходное
Подача материала и манера письма:
очень увлекательная
Вопросы и ответы 0
Как правильно задавать вопросы?
Будьте вежливы и спрашивайте о товаре, на карточке которого вы находитесь
Если вы обнаружили ошибку в описанием товара, воспользуйтесь функцией
Как отвечать на вопросы?
Отвечать на вопросы могут клиенты, купившие товар, и официальные представители.
Выбрать «Лучший ответ» может только автор вопроса, если именно этот ответ ему помог.