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
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*