Deep Learning ist eine Unterklasse des maschinellen Lernens. Deep Learning basiert auf überwachten und nicht überwachten Lernmethoden, die auf künstlichen neuronalen Netzen beruhen. Seine Architektur besteht aus mehreren Verarbeitungsebenen. Jede Schicht erzeugt eine nichtlineare Antwort, die aus der Antwort der vorherigen Schicht generiert wird. Deep Learning funktioniert, indem es die Arbeit des menschlichen Gehirns bei der Datenverarbeitung und Musterbildung nachahmt. Es verwendet ein Netzwerk, das in der Lage ist, aus unüberwachten Daten zu lernen. Dieses Buch stellt einen praktischen Ansatz zur Implementierung von Deep-Learning-Architekturen mit Hilfe der Python-Programmierung vor.

Autorentext

O Dr. Anurag Jain, o Dr. Shamik Tiwari e o Sr. Varun Sapra são especialistas em ciência de dados com uma rica experiência na área da aprendizagem de máquinas e aprendizagem profunda. Actualmente, estão associados à Universidade de Estudos Petrolíferos e de Engenharia, Dehradun.