Le livre est publié par les éditions MEAP Edition (Manning Edition), un éditeur qui présente de très nombreux livres sur le machine learning. La version étudiée ici est sortie en 2017. L’auteur est Nishant Shula.
Archives par catégorie: Deep Learning
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Si vous travaillez en local, c’est à dire si vous n’utilisez que les ressources de votre ordinateur pour vos développements, alors choisissez d’installer Anaconda. Comme le dit Wikipedia : Anaconda est une distribution libre et open source1 des langages de programmation Python et R appliqué au développement d’applications dédiées à la science des données et à l’apprentissage automatique (traitement de données à […]
Si vous envisagez le Machine Learning, a fortiori le Deep Learning (apprentissage profond), de manière sérieuse, alors inéluctablement se pose à un moment, la question de l’hébergement de vos logiciels et de vos données. Si vous êtes à l’aise avec le HW, vous pouvez bien sûr créer votre propre Deep Learning Box, ce qui vous […]
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Une très bonne introduction au Deep Learning en français
Amazon Web Services (AWS) has made building deep learning models easy for developers! Recently, AWS announced the availability of ONNX-MXNet, which is an open source Python package to import ONNX (Open Neural Network Exchange) deep learning models into Apache MXNet.
Which deep learning network is best for you? Open source deep learning neural networks are coming of age. There are several frameworks that are providing advanced machine learning and artificial intelligence (A.I.) capabilities over proprietary solutions. How do you determine which open source framework is best for you? Lire une comparaison ici : https://datahub.packtpub.com/deep-learning/top-10-deep-learning-frameworks/
Setup CNTK on your machine
CNTK est le Microsoft Cognitive Toolkit Présenté comme ceci The Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) is an open-source toolkit for commercial-grade distributed deep learning. It describes neural networks as a series of computational steps via a directed graph. CNTK allows the user to easily realize and combine popular model types such as feed-forward DNNs, convolutional neural […]
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