MA’LUMOTLARNI MASHINAGA O’QITISHDAGI FOYDALANILADIGAN TEXNOLOGIYALAR
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
Chuqur o'rganish - bu mavjud ma'lumotlardan foydali shablonlar va ma'lumotlarni olish uchun ko'p qatlamli treningga ega neyron tarmoqlarni o'qitish uchun ishlatiladigan mashinani o'rganishning kichik sohasi . Ushbu tarmoqlar yirik kompaniyalar tomonidan qarorlar qabul qilishda juda foydali bo'lgan bashoratlarni yaratish uchun ishlatiladi. Chuqur o'rganish ishlaydigan eng keng tarqalgan ilovalardan ba'zilari tabiiy tilni qayta ishlash va nutqni aniqlashdir.
Информация о статье
Библиографические ссылки
Стивенс Эли, Антига Лука, Виман Томас С80 PyTorch. Освещая глубокое обучение. — СПб.: Питер, 2022. — 576 с.: ил. — (Серия «Библиотека программиста»).
Маккини У.М15 Python и анализ данных / пер. с анг. А. А. Слинкина. – М.: ДМК Пресс, 2020. – 540 с.: ил.
Deep Learning with PyTorch ELI STEVENS, LUCA ANTIGA, AND THOMAS VIEHMANN FOREWORD BY SOUMITH CHINTALA 2020 by Manning Publications Co. All rights reserved
Natural Language Processing in Action Understanding, analyzing, and generating text with Python HOBSON LANE COLE HOWARD HANNES MAX HAPKE
Practical Natural Language Processing with Python ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-6245-0 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-6246-7
Тоуманен Б.Программирование GPU при помощи Python и CUDA / пер. с анг. А. В. Борескова. – М.: ДМК Пресс, 2020. – 254 с.: ил.
https://www.cs.princeton.edu/courses/archive/fall19/cos484/lectures/pytorch.pdf
https://www.cs.cmu.edu/~muli/file/mxnet-learning-sys.pdf
https://blog.buflow.com/deep-learning-library/
https://www.netguru.com/blog/deep-learning-frameworks-comparison
https://project.inria.fr/deeplearning/files/2016/05/DLFrameworks.pdf