Practical C++ Machine Learning
Idioma: inglés
Editorial: Gitforgits Nov 2024, 2024
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Practical C++ Machine Learning introduces C++ programmers to the world of machine learning. If you know C++ but haven't worked with machine learning solutions before, this book is a good place to start learning the basics and experimenting with the language's essential concepts and techniques.The book starts off by showing you how to set up a development environment and put together some basic neural networks using the Flashlight library. It then covers essential tasks like data preprocessing, model training, and evaluation, with practical examples that show how machine learning works in a C++ context. You will also learn strategies for dealing with common problems like overfitting and performance optimization. The next few chapters get into more complex topics like convolutional neural networks, model deployment, and some key performance tuning techniques. This will help you develop and integrate your own models into applications.By the end of the book, you will have essential hands-on experience and a better clarity to explore and expand your machine learning knowledge in C++. This book doesn't aim to cover everything, but it does serve as a good starting point for you to confidently dive into the world of machine learning and deep learning.Key LearningsUse Flashlight to set up a C++ environment for machine learning projects.Implement neural networks from scratch to gain a hands-on understanding.Preprocess and augment data effectively to improve model performance.Train and evaluate models using appropriate loss functions and metrics.Explore overfitting challenges with techniques like regularization and dropout.Build advanced architectures like ResNet.Apply transfer learning to leverage pre-trained models.Deploy models and integrate them into real-world C++ apps.Implement real-time inference with optimized performance.Improve performance using GPU acceleration and multi-threading techniques.Table of ContentGetting Started with C++ Machine LearningData Handling and PreprocessingBuilding a Simple Neural NetworkTraining Deep Neural NetworksConvolutional Neural NetworksImproving Model PerformanceAdvanced Neural Network ArchitecturesDeployment and IntegrationParallelism and Performance ScalingLibri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld 176 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9788197950483
- Título
- Practical C++ Machine Learning
- Autor
- Anais Sutherland
- Editorial
- Gitforgits Nov 2024
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 8197950482
- ISBN 13
- 9788197950483
- Peso del artículo
- 341 gramos
- Dimensiones
- 235x191x10 mm
This book introduces C++ programmers to the world of machine learning. If you know C++ but haven't worked with machine learning solutions before, this book is a good place to start learning the basics and experimenting with the language's essential concepts and techniques.
The book starts off by showing you how to set up a development environment and put together some basic neural networks using the Flashlight library. It then covers essential tasks like data preprocessing, model training, and evaluation, with practical examples that show how machine learning works in a C++ context. You will also learn strategies for dealing with common problems like overfitting and performance optimization. The next few chapters get into more complex topics like convolutional neural networks, model deployment, and some key performance tuning techniques. This will help you develop and integrate your own models into applications.
By the end of the book, you will have essential hands-on experience and a better clarity to explore and expand your machine learning knowledge in C++. This book doesn't aim to cover everything, but it does serve as a good starting point for you to confidently dive into the world of machine learning and deep learning.
Key Learnings
- Use Flashlight to set up a C++ environment for machine learning projects.
- Implement neural networks from scratch to gain a hands-on understanding.
- Preprocess and augment data effectively to improve model performance.
- Train and evaluate models using appropriate loss functions and metrics.
- Explore overfitting challenges with techniques like regularization and dropout.
- Build advanced architectures like ResNet.
- Apply transfer learning to leverage pre-trained models.
- Deploy models and integrate them into real-world C++ apps.
- Implement real-time inference with optimized performance.
- Improve performance using GPU acceleration and multi-threading techniques.
Table of Content
- Getting Started with C++ Machine Learning
- Data Handling and Preprocessing
- Building a Simple Neural Network
- Training Deep Neural Networks
- Convolutional Neural Networks
- Improving Model Performance
- Advanced Neural Network Architectures
- Deployment and Integration
- Parallelism and Performance Scaling
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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