- Main
- Computers - Artificial Intelligence (AI)
- Probabilistic Deep Learning with Python
Probabilistic Deep Learning with Python
Oliver Duerr, Beate Sick, Elvis MurinaНаскільки Вам сподобалась ця книга?
Яка якість завантаженого файлу?
Скачайте книгу, щоб оцінити її якість
Яка якість скачаних файлів?
Probabilistic Deep Learning: With Python, Keras and TensorFlow Probability teaches the increasingly popular probabilistic approach to deep learning that allows you to refine your results more quickly and accurately without much trial-and-error testing. Emphasizing practical techniques that use the Python-based Tensorflow Probability Framework, you’ll learn to build highly-performant deep learning applications that can reliably handle the noise and uncertainty of real-world data.
About the technology
The world is a noisy and uncertain place. Probabilistic deep learning models capture that noise and uncertainty, pulling it into real-world scenarios. Crucial for self-driving cars and scientific testing, these techniques help deep learning engineers assess the accuracy of their results, spot errors, and improve their understanding of how algorithms work.
About the book
Probabilistic Deep Learning is a hands-on guide to the principles that support neural networks. Learn to improve network performance with the right distribution for different data types, and discover Bayesian variants that can state their own uncertainty to increase accuracy. This book provides easy-to-apply code and uses popular frameworks to keep you focused on practical applications.
About the technology
The world is a noisy and uncertain place. Probabilistic deep learning models capture that noise and uncertainty, pulling it into real-world scenarios. Crucial for self-driving cars and scientific testing, these techniques help deep learning engineers assess the accuracy of their results, spot errors, and improve their understanding of how algorithms work.
About the book
Probabilistic Deep Learning is a hands-on guide to the principles that support neural networks. Learn to improve network performance with the right distribution for different data types, and discover Bayesian variants that can state their own uncertainty to increase accuracy. This book provides easy-to-apply code and uses popular frameworks to keep you focused on practical applications.
Категорії:
Рік:
2020
Видання:
1
Видавництво:
Manning Publications
Мова:
english
Сторінки:
252
ISBN 10:
1617296074
ISBN 13:
9781617296079
Файл:
PDF, 19.21 MB
Ваші теги:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2020
Читати Онлайн
- Завантажити
- pdf 19.21 MB Current page
- Checking other formats...
- Конвертувати в
- Розблокуйте контевтування файлів розміром більше 8 МБPremium
Чи бажаєте додати книгарню? Зв'яжіться з нами за support@z-lib.do
Напротязі 1-5 хвилин файл буде доставлено на ваш email.
Напротязі 1-5 хвилин файл буде доставлено на ваш Telegram акаунт.
Увага: переконайтесь, що ви прив'язали свій акаунт до Z-Library Telegram боту.
Напртязі 1-5 хвилин файл буде доставлений на ваш Kindle пристрій.
Примітки: вам необхідно верифікувати кожну книгу, яку Ви надсилаєте на Kindle. Перевірте Вашу електронну скриньку на наявність листів з підтвердженням від Amazon Kindle Support.
Виконується конвертація в
Конвертація в не вдалась
Переваги Преміум статусу
- Надсилайте на електронні читалки
- Ліміт завантажень збільшений
- Конвертуйте файли
- Більше результатів пошуку
- Інші переваги