Apprentissage profond des systèmes de vision par ordinateur
A

Apprentissage profond des systèmes de vision par ordinateur

Vision par ordinateur
deep learning computer vision neural networks PyTorch convolutional neural networks image processing machine learning
Auteur
M. V. Ronkin, A. Y. Dolganov
Éditeur
Maison d'édition de l'Université de l'Oural
Année
2025
Langue
Russe
190
Évaluer ce livre

Pour lire le livre, se connecter / s'inscrire

Aperçu du fragment

Livres similaires

Apprentissage profond du point de vue pratique

Apprentissage profond du point de vue pratique

Josh Patterson, Adam Gibson

Deep Learning : développement facile de projets en Python

Deep Learning : développement facile de projets en Python

Seth Weidman

Modèles et pratiques de l'apprentissage profond

Modèles et pratiques de l'apprentissage profond

Andrew Ferlitsch

Méthodes de réseaux neuronaux en traitement du langage naturel

Méthodes de réseaux neuronaux en traitement du langage naturel

Yoav Goldberg

Apprentissage profond : principes et concepts

Apprentissage profond : principes et concepts

Christopher M. Bishop, Hugh Bishop

Apprentissage par renforcement profond : théorie et pratique en Python

Apprentissage par renforcement profond : théorie et pratique en Python

Laura Gresser, Van Long Keng

Machine Learning sans fioritures

Machine Learning sans fioritures

Andreï Bourkov

Apprentissage profond pour les moteurs de recherche

Apprentissage profond pour les moteurs de recherche

Tommaso Teofili

Apprentissage profond avec fastai et PyTorch : un minimum de formules, un minimum de code, un maximum d'efficacité

Apprentissage profond avec fastai et PyTorch : un minimum de formules, un minimum de code, un maximum d'efficacité

Jeremy Howard et Sylvain Gugger

Apprentissage profond avec R et Keras 2022 par Chollet

Apprentissage profond avec R et Keras 2022 par Chollet

F. Chollet