bem Deep Learning werden model entwickelt, die gather in Daten finden。Es ist aber nicht die einzige Methode, die das leistet。Wann也stellt深度学习die beste Möglichkeit zur Lösung praktischer ingenieurtechnischer问题达?

Antworten darauf finden Sie in diesem Leitfaden, der erläutert, warum深度学习besonders nützlich bei technischen Problemen ist, bei denen herkömmliche Methoden versagen。Außerdem erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten und tiefe Neuronale Netze so vorbereiten, dass Ihr model ell auh in der production zuverlässige Ergebnisse liefert。

Lesen Sie dieses电子书，um zu erfahren:

  • Wann Ingenieure auf深度学习zurückgreifen sollten
  • 我的数据(etwa Bild-， Signal- und Sensordaten) gesammelt和mit synthetischen Daten erweitert werden
  • Mit welchen Methoden Sie Daten für tiefe Neuronale Netze vorbereiten
  • Wie Sie mit转移学习时代können
  • 在实践中与一体化的冯·莫德伦在系统设计和贝雷特斯特龙硬件技术方面

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