Deep Learning for Numerical Applications with SAS (Hardcover edition)

Idioma: inglés

Editorial: SAS Institute, 2019

1642953563 / 9781642953565

Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 14 de agosto de 2006

Tapa dura

Condición: Nuevo

EUR 146,39

Envío por EUR 35,00 
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America

Cantidad disponible: 1 disponible

Añadir al carrito
Devoluciones gratuitas de 30 días

Descripción del artículo del vendedor

nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Foreword by Oliver Schabenberger, PhDExecutive Vice President, Chief Operating Officer and Chief Technology OfficerSASDive into deep learning! Machine learning and deep learning are ubiquitous in our homes and workplaces-from machine translation to image recognition and predictive analytics to autonomous driving. Deep learning holds the promise of improving many everyday tasks in a variety of disciplines. Much deep learning literature explains the mechanics of deep learning with the goal of implementing cognitive applications fueled by Big Data. This book is different. Written by an expert in high-performance analytics, Deep Learning for Numerical Applications with SAS introduces a new field: Deep Learning for Numerical Applications (DL4NA). Contrary to deep learning, the primary goal of DL4NA is not to learn from data but to dramatically improve the performance of numerical applications by training deep neural networks. Deep Learning for Numerical Applications with SAS presents deep learning concepts in SAS along with step-by-step techniques that allow you to easily reproduce the examples on your high-performance analytics systems. It also discusses the latest hardware innovations that can power your SAS programs: from many-core CPUs to GPUs to FPGAs to ASICs. This book assumes the reader has no prior knowledge of high-performance computing, machine learning, or deep learning. It is intended for SAS developers who want to develop and run the fastest analytics. In addition to discovering the latest trends in hybrid architectures with GPUs and FPGAS, readers will learn how toUse deep learning in SASSpeed up their analytics using deep learningEasily write highly parallel programs using the many task computing paradigms. …

N° de ref. del artículo 9781642953565

Título
Deep Learning for Numerical Applications with SAS (Hardcover edition)
Autor
Henry Bequet
Editorial
SAS Institute
Año de publicación
2019
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
1642953563
ISBN 13
9781642953565
Peso del artículo
639 gramos
Dimensiones
241x196x17 mm

AHA-BUCH GmbH

Einbeck, Alemania

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 14 de agosto de 2006

Tarifas de envío de Alemania a Estados Unidos de America

ArtículoDe 7 a 10 días hábilesDe 5 a 7 días hábiles
Primer artículoEUR 35,00EUR 45,00
Los plazos de entrega los establecen los vendedores y varían según el transportista y la ubicación. Los pedidos que pasan por la aduana pueden sufrir retrasos y los compradores son responsables de los aranceles o tarifas asociadas. Los vendedores pueden ponerse en contacto con usted en relación con cargos adicionales para cubrir cualquier aumento en los costes de envío de los artículos.

Métodos de pago

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Cheque
  • Giro bancario
  • PayPal

Descripción de la tienda

Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

Especialidad

Kinderbücher & Kinderhör Casetten, German Books, Software, Natur & Tiere, Ratgeber, Sachbücher, Englische Bücher, Medizin & Gesundheit, Universität & Studium

Información empresarial del vendedor

AHA-BUCH GmbH

Garlebsen 48
Einbeck, Alemania 37574