Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras - Second Edition: Regresja, ConvNets, GAN, RNN, NLP i nie tylko z TensorFlow 2 i Keras API

Opinie czytelników

Książka oferuje kompleksowe i praktyczne podejście do głębokiego uczenia się przy użyciu TensorFlow 2.x, skierowane zarówno do początkujących, jak i doświadczonych analityków danych. Choć obejmuje ona szeroki zakres tematów z odpowiednimi przykładami, niektórzy czytelnicy zgłaszali problemy z błędami w kodzie źródłowym i nieaktualnymi informacjami. Ogólnie rzecz biorąc, książka jest chwalona za jasność i trafność, choć niektórzy stwierdzili, że brakuje jej głębi w bardziej zaawansowanych tematach.

⬤ Kompleksowe omówienie tematów związanych z głębokim uczeniem.
⬤ Przejrzyste i praktyczne przykłady do praktycznej nauki.
⬤ Dobra zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych praktyków.
⬤ Dobra struktura z łatwymi do zrozumienia wyjaśnieniami.
⬤ Autorzy są uznanymi ekspertami w tej dziedzinie.

⬤ Błędy w kodzie źródłowym i brakujące pliki zgłaszane przez użytkowników.
⬤ Niektóre treści są wyjaśnione zbyt szybko, pozostawiając czytelników z pytaniami.
⬤ Brak głębi w niektórych zaawansowanych tematach.
⬤ Niektórzy użytkownicy uznali, że jest ona bardziej odpowiednia dla osób posiadających wcześniejszą wiedzę na temat uczenia maszynowego.

(na podstawie 25 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras - Second Edition: Regression, ConvNets, GANs, RNNs, NLP, and more with TensorFlow 2 and the Keras API

Zawartość książki:

Twórz systemy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia za pomocą nowo wydanych TensorFlow 2 i Keras dla laboratorium, produkcji i urządzeń mobilnych

Kluczowe cechy

⬤ Wprowadza, a następnie wykorzystuje TensorFlow 2 i Keras od samego początku.

⬤ Uczy kluczowych technik uczenia maszynowego i głębokiego.

⬤ Zrozumienie podstaw głębokiego uczenia i uczenia maszynowego dzięki jasnym wyjaśnieniom i obszernym przykładom kodu.

Opis książki

Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras, Second Edition uczy sieci neuronowych i technik głębokiego uczenia wraz z TensorFlow (TF) i Keras. Dowiesz się, jak pisać aplikacje głębokiego uczenia w najbardziej wydajnym, popularnym i skalowalnym stosie uczenia maszynowego.

TensorFlow jest biblioteką uczenia maszynowego wybieraną do profesjonalnych zastosowań, podczas gdy Keras oferuje proste i potężne API Pythona do uzyskiwania dostępu do TensorFlow. TensorFlow 2 zapewnia pełną integrację z Keras, dzięki czemu zaawansowane uczenie maszynowe jest łatwiejsze i wygodniejsze niż kiedykolwiek wcześniej.

Ta książka wprowadza również sieci neuronowe z TensorFlow, prowadzi przez główne aplikacje (regresja, ConvNets (CNNs), GANs, RNNs, NLP), obejmuje dwie działające przykładowe aplikacje, a następnie zagłębia się w TF w produkcji, TF mobile i korzystanie z TensorFlow z AutoML.

Czego się nauczysz

⬤ Budować systemy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia za pomocą TensorFlow 2 i Keras API.

⬤ Wykorzystywać analizę regresji, najpopularniejsze podejście do uczenia maszynowego.

⬤ Zrozumieć ConvNets (konwolucyjne sieci neuronowe) i ich znaczenie dla systemów głębokiego uczenia, takich jak klasyfikatory obrazów.

⬤ Wykorzystanie GAN (generatywnych sieci przeciwstawnych) do tworzenia nowych danych, które pasują do istniejących wzorców.

⬤ Odkryj RNN (rekurencyjne sieci neuronowe), które mogą inteligentnie przetwarzać sekwencje danych wejściowych, wykorzystując jedną część sekwencji do prawidłowej interpretacji innej.

⬤ Zastosuj głębokie uczenie do naturalnego języka ludzkiego i interpretuj teksty w języku naturalnym, aby uzyskać odpowiednią odpowiedź.

⬤ Trenuj swoje modele w chmurze i wykorzystuj TF do pracy w rzeczywistych środowiskach.

⬤ Odkryj, w jaki sposób narzędzia Google mogą zautomatyzować proste przepływy pracy ML bez potrzeby skomplikowanego modelowania.

Dla kogo jest ta książka

Ta książka jest przeznaczona dla programistów Pythona i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować systemy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia za pomocą TensorFlow. Niezależnie od tego, czy wcześniej zajmowałeś się uczeniem maszynowym, ta książka zawiera teorię i praktykę wymaganą do korzystania z Keras, TensorFlow 2 i AutoML do tworzenia systemów uczenia maszynowego.