Deep Learning
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Deep Learning

A Beginners' Guide

Dulani Meedeniya

  1. 184 páginas
  2. English
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  4. Disponible en iOS y Android
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Deep Learning

A Beginners' Guide

Dulani Meedeniya

Detalles del libro
Índice
Citas

Información del libro

This book focuses on deep learning (DL), which is an important aspect of data science, that includes predictive modeling. DL applications are widely used in domains such as finance, transport, healthcare, automanufacturing, and advertising. The design of the DL models based on artificial neural networks is influenced by the structure and operation of the brain. This book presents a comprehensive resource for those who seek a solid grasp of the techniques in DL.

Key features:

  • Provides knowledge on theory and design of state-of-the-art deep learning models for real-world applications
  • Explains the concepts and terminology in problem-solving with deep learning
  • Explores the theoretical basis for major algorithms and approaches in deep learning
  • Discusses the enhancement techniques of deep learning models
  • Identifies the performance evaluation techniques for deep learning models

Accordingly, the book covers the entire process flow of deep learning by providing awareness of each of the widely used models. This book can be used as a beginners' guide where the user can understand the associated concepts and techniques. This book will be a useful resource for undergraduate and postgraduate students, engineers, and researchers, who are starting to learn the subject of deep learning.

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Sí, puedes acceder a Deep Learning de Dulani Meedeniya en formato PDF o ePUB, así como a otros libros populares de Informatik y Data Mining. Tenemos más de un millón de libros disponibles en nuestro catálogo para que explores.

Información

Año
2023
ISBN
9781000924060
Edición
1
Categoría
Informatik
Categoría
Data Mining

Índice

  1. Cover
  2. Half Title
  3. Title Page
  4. Copyright Page
  5. Table of Contents
  6. Preface
  7. Acknowledgements
  8. List of Abbreviations
  9. 1 Introduction
  10. 2 Concepts and Terminology
  11. 3 State-of-the-Art Deep Learning Models: Part I
  12. 4 State-of-the-Art Deep Learning Models: Part II
  13. 5 Advanced Learning Techniques
  14. 6 Enhancement of Deep Learning Architectures
  15. 7 Performance Evaluation Techniques
  16. Appendix – Frequently Asked Questions
  17. References
  18. Index