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Deep learning with fastai cookbook: leverage the easy-to-use fastai framework to unlock the power of deep learning

Kataloginformation Katalogdatensatz500401605 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	eng
ISBN	978-1-80020-810-0
Name	Ryan, Mark ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L	Deep learning with fastai cookbook
Zusatz zum Titel	leverage the easy-to-use fastai framework to unlock the power of deep learning
Verlagsort	Birmingham ; Mumbai
Verlag	Packt
Erscheinungsjahr	September 2021
Erscheinungsjahr	2021
Umfang	1 Online-Ressource (xviii, 321 Seiten) : Illustrationen
Notiz / Fußnoten	Includes bibliographical references and index
ISBN	ISBN 978-1-80020-999-2
Systemvoraussetzungen	$bMode of access: World Wide Web.
Klassifikation	006.3
Kurzbeschreibung	Fastai is an easy-to-use deep learning framework built on top of PyTorch that lets you rapidly create complete deep learning solutions with as few as 10 lines of code. Both predominant low-level deep learning frameworks, TensorFlow and PyTorch, require a lot of code, even for straightforward applications. In contrast, fastai handles the messy details for you and lets you focus on applying deep learning to actually solve problems. The book begins by summarizing the value of fastai and showing you how to create a simple 'hello world' deep learning application with fastai. You'll then learn how to use fastai for all four application areas that the framework explicitly supports: tabular data, text data (NLP), recommender systems, and vision data. As you advance, you'll work through a series of practical examples that illustrate how to create real-world applications of each type. Next, you'll learn how to deploy fastai models, including creating a simple web application that predicts what object is depicted in an image. The book wraps up with an overview of the advanced features of fastai. By the end of this fastai book, you'll be able to create your own deep learning applications using fastai. You'll also have learned how to use fastai to prepare raw datasets, explore datasets, train deep learning models, and deploy trained models.
SWB-Titel-Idn	1786618621
Signatur	Packt EBS
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttps://portal.igpublish.com/iglibrary/search/PACKT0006021.html
Internetseite / Link	Verlag

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