Aprendizaje profundo para aplicaciones numéricas con SAS (edición en tapa dura)

Título original:

Deep Learning for Numerical Applications with SAS (Hardcover edition)

Contenido del libro:

Prólogo de Oliver Schabenberger, PhD.

Vicepresidente Ejecutivo, Director de Operaciones y Director de Tecnología de SAS.

Sumérjase en el aprendizaje profundo El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo están omnipresentes en nuestros hogares y lugares de trabajo: desde la traducción automática al reconocimiento de imágenes y el análisis predictivo, pasando por la conducción autónoma. El aprendizaje profundo promete mejorar muchas tareas cotidianas en diversas disciplinas. Gran parte de la literatura sobre aprendizaje profundo explica su mecánica con el objetivo de implementar aplicaciones cognitivas alimentadas por Big Data. Este libro es diferente. Escrito por un experto en analítica de alto rendimiento, Deep Learning for Numerical Applications with SAS introduce un nuevo campo: Aprendizaje Profundo para Aplicaciones Numéricas (DL4NA). A diferencia del aprendizaje profundo, el objetivo principal de DL4NA no es aprender de los datos, sino mejorar drásticamente el rendimiento de las aplicaciones numéricas mediante el entrenamiento de redes neuronales profundas.

Deep Learning for Numerical Applications with SAS presenta conceptos de aprendizaje profundo en SAS junto con técnicas paso a paso que le permiten reproducir fácilmente los ejemplos en sus sistemas analíticos de alto rendimiento. También analiza las últimas innovaciones de hardware que pueden potenciar sus programas SAS: desde CPUs multinúcleo a GPUs, pasando por FPGAs y ASICs.

Este libro asume que el lector no tiene conocimientos previos de computación de alto rendimiento, aprendizaje automático o aprendizaje profundo. Está dirigido a desarrolladores de SAS que deseen desarrollar y ejecutar los análisis más rápidos. Además de descubrir las últimas tendencias en arquitecturas híbridas con GPUs y FPGAS, los lectores aprenderán a.

⬤ Utilizar el aprendizaje profundo en SAS.

⬤ Acelerar sus análisis utilizando el aprendizaje profundo.

⬤ Escribir fácilmente programas altamente paralelos utilizando los paradigmas de computación de múltiples tareas.