Il Deep Learning viene utilizzato per sviluppare modelli in grado di individuare pattern nei dati. Ma non è l'unico metodo per farlo. Pertanto, in quali casi il Deep Learning rappresenta la scelta migliore per risolvere problemi pratici di ingegneria?
Trova le risposte in questa guida, che analizza come il Deep Learning può rivelarsi particolarmente utile nelle applicazioni ingegneristiche nei casi in cui i metodi tradizionali non risultano altrettanto efficaci. Vedrai inoltre come preparare i dati e le reti neurali profonde per realizzare un modello accurato in produzione.
Leggi questo ebook per scoprire:
- Quando gli ingegneri dovrebbero utilizzare il Deep Learning
- Come raccogliere dati (quali immagini, segnali e dati dei sensori) ed incrementarli con dati sintetici
- Tecniche per la preparazione di dati per una rete neurale profonda
- Come risparmiare tempo con il transfer learning
- Consigli pratici sull'integrazione del modello con la logica dei sistemi e sulla distribuzione su hardware
Ulteriori informazioni
Prova MATLAB, Simulink e molto altro ancora.
