Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О
Приложение 1. Deep Water
Поставить закладку
Установка
Сборка из исходных кодов
Amazon Machine Image
Образ Docker
Примеры данных
Обзор библиотеки Deep Water
Если Вы наш подписчик,то для того чтобы скопировать текст этой страницы в свой конспект,
используйте
просмотр в виде pdf
. Вам доступно 3 стр. из этой главы.
Для продолжения работы требуется
Registration
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
Предисловие
Глава 1. Установка и начало работы
+
Глава 2. Импортирование и экспортирование данных
+
Глава 3. Наборы данных
+
Глава 4. Общие параметры моделей
+
Глава 5. Случайный лес
+
Глава 6. Градиентный бустинг
+
Глава 7. Линейные модели
+
Глава 8. Глубокое обучение (нейронные сети)
+
Глава 9. Обучение на неразмеченных данных
+
Глава 10. Все остальное
+
Глава 11. Эпилог
+
Приложение 1. Deep Water
-
Установка
Сборка из исходных кодов
Amazon Machine Image
Образ Docker
Примеры данных
Обзор библиотеки Deep Water
Глубокое обучение в библиотеке H2O
Современные тенденции в глубоком обучении
Почему нужно использовать Deep Water
Начало работы: набор данных MNIST
Бекенды
CPU и GPU
Классификация изображений
Данные
Параметры изображений
Предварительно созданные архитектуры
Архитектуры, создаваемые пользователем
Предварительно обученные нейросети
Веб-интерфейс Flow
Поиск по сетке
Полный перебор
Случайный поиск
Контрольные точки
Ансамбли
Признаки скрытых слоев и меры сходства
Поддержка нескольких GPU
Развертывание моделей
MOJO
Prediction Service Builder
Приложение 2. Ансамбли (стекинг моделей)
+
Краткий предметный указатель
Данный блок поддерживает скрол*