Раздел 13 / 15

Страница 16 / 17

Приложение 1. Deep Water

Режим постраничного просмотра

/

На первую страницу

На предыдущую главу

На следующую главу

На последнюю страницу

Озвучивание недоступно

/

Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.

Режим постраничного просмотра

Для продолжения работы требуется Registration

На предыдущую главу

На следующую главу

Скачать приложение

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

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

Классификация изображений

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

Prediction Service Builder

Приложение 2. Ансамбли (стекинг моделей)+

Краткий предметный указатель