Deep Learning pentru aplicații numerice cu SAS (ediție cu copertă tare)

Titlul original:

Deep Learning for Numerical Applications with SAS (Hardcover edition)

Conținutul cărții:

Prefață de Oliver Schabenberger, PhD.

Executive Vice President, Chief Operating Officer și Chief Technology Officer SAS.

Pătrundeți în învățarea profundă Învățarea automată și învățarea profundă sunt omniprezente în casele și locurile noastre de muncă - de la traducerea automată la recunoașterea imaginilor și de la analiza predictivă la conducerea autonomă. Învățarea profundă promite îmbunătățirea multor sarcini de zi cu zi într-o varietate de discipline. O mare parte din literatura despre învățarea profundă explică mecanismele învățării profunde cu scopul de a implementa aplicații cognitive alimentate de Big Data. Această carte este diferită. Scrisă de un expert în analitică de înaltă performanță, Deep Learning for Numerical Applications with SAS introduce un nou domeniu: Deep Learning for Numerical Applications (DL4NA). Spre deosebire de deep learning, obiectivul principal al DL4NA nu este de a învăța din date, ci de a îmbunătăți dramatic performanța aplicațiilor numerice prin antrenarea rețelelor neuronale profunde.

Deep Learning for Numerical Applications with SAS prezintă concepte de învățare profundă în SAS împreună cu tehnici pas cu pas care vă permit să reproduceți cu ușurință exemplele pe sistemele dvs. analitice de înaltă performanță. De asemenea, se discută despre cele mai recente inovații hardware care vă pot alimenta programele SAS: de la procesoare cu multe nuclee la GPU-uri, de la FPGA-uri la ASIC-uri.

Această carte presupune că cititorul nu are cunoștințe prealabile de calcul de înaltă performanță, învățare automată sau învățare profundă. Ea se adresează dezvoltatorilor SAS care doresc să dezvolte și să ruleze cele mai rapide programe analitice. Pe lângă descoperirea celor mai recente tendințe în arhitecturile hibride cu GPU și FPGAS, cititorii vor învăța cum să.

⬤ Utilizeze învățarea profundă în SAS.

⬤ Să își accelereze analizele folosind învățarea profundă.

⬤ Să scrie cu ușurință programe foarte paralele folosind paradigmele de calcul cu multe sarcini.