会员
企业级AI技术内幕：深度学习框架开发+机器学习案例实战+Alluxio解密
更新时间：2021-03-26 23:55:00 最新章节：40.2 Alluxio配置项设置
书籍简介
《企业级AI技术内幕：深度学习框架开发+机器学习案例实战+Alluxio解密》分为盘古人工智能框架开发专题篇、机器学习案例实战篇、分布式内存管理Alluxio解密篇，分别对人工智能开发框架、机器学习案例及Alluxio系统进行透彻解析。盘古人工智能框架开发专题篇，通过代码讲解多层次神经网络、前向传播算法、反向传播算法、损失度计算及可视化、自适应学习和特征归一化等内容。机器学习案例实战篇，选取机器学习中最具代表性的经典案例，透彻讲解机器学习数据预处理、简单线性回归、多元线性回归、多项式回归、支持向量回归、决策树回归、随机森林回归等回归算法，逻辑回归、k近邻算法、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树分类、随机森林分类等分类算法、ｋ均值聚类、层次聚类等聚类算法，以及关联分析算法，并对回归模型、分类模型进行性能评估。分布式内存管理Alluxio解密篇，详细讲解Alluxio架构、部署、底层存储及计算应用、基本用法、运行维护等内容。
品牌：清华大学
上架时间：2020-10-01 00:00:00
出版社：清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
王家林 段智华编著
- 会员本书基于Spark2.4.X版本，以Spark商业案例实战和Spark在生产环境下几乎所有类型的性能调优为核心，以Spark内核解密为基石，对企业生产环境下的Spark商业案例与性能调优抽丝剥茧地进行剖析。全书共分4篇，内核解密篇基于Spark源码，从一个实战案例入手，循序渐进地全面解析Spark2.4.X版本的新特性及Spark内核源码；商业案例篇选取Spark开发中最具代表性的经典学习案例，在数据库38.1万字
最新上架
- 会员本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。经过基础篇的学习，想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识，掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇，将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章，前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络，深入详解各类主流模型及其变体；第4章介绍这三类基计算机13.4万字
- 会员本书以Python3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概念、公式、经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python图形图像处理经典实现。全书共10章，主要包括绪论、迈进Python、Python图形用户界面、数据可视化分析、图像视觉增强分析、图像视觉复原分析、图像视觉几何变换与校正分析、图像视觉分割技术分析、图像视觉描述与特征提取分析、车牌识别分析等内容。通过本书的学习，读者可领略到Py计算机12.3万字
- 会员本书旨在帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念。通过清晰的解释和实例，读者将深入了解知识图谱的构建、表示、推理等关键知识点。此外，本书通过提供代码实战，引导读者亲自动手构建知识图谱，并应用各种技术和工具进行实践。这种实践性的讲解方法可帮助读者更深入地理解知识图谱的实际应用。本书的目标是帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念，并通过代码实战构建知识图谱。同时，本书也提供了关于大语言模型与知识图谱计算机9.6万字
- 会员本书以人工智能技术在合成生物学领域的理论、方法及应用为主线，详细阐述人工智能在合成生物学不同层面设计中的应用进展，深入讨论人工智能在合成生物学实际应用中面临的挑战与困难。本书先概述合成生物学与人工智能基本概念以及发展简史，然后介绍人工智能技术在生物元件、生物模块、生物系统设计方面的应用，并通过案例展示了人工智能与合成生物学技术在生物医药领域的研究进展，最后分析了人工智能驱动合成生物技术的发展趋势，计算机23万字
- 会员大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》共18章，内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建计算机12.8万字
- 会员本书参照产业界自动驾驶技术研发的基本流程，充分借鉴了产业界在自动驾驶技术领域中的实际研发经验，以高性能的智能小车和高度仿真的车道沙盘为实验教具和运行环境，深入浅出地讲解自动驾驶技术的原理与实际应用，为初学者打开一扇通往人工智能世界的大门。本书以帮助初学者如何从无到有地打造出具备自动驾驶功能的智能小车为主线，内容分为看车（了解自动驾驶）、造车（设计智能小车）、开车（收集训练数据）、写车（编写自动驾驶计算机14.9万字
同类书籍最近更新