Najnowocześniejsze modele głębokiego uczenia w Tensorflow: Nowoczesne uczenie maszynowe w ekosystemie Google Colab

Ocena:   (4,1 na 5)

Najnowocześniejsze modele głębokiego uczenia w Tensorflow: Nowoczesne uczenie maszynowe w ekosystemie Google Colab (David Paper)

Opinie czytelników

Podsumowanie:

Książka dr Paper oferuje kompleksowy przegląd głębokiego uczenia się, obejmujący zarówno podstawowe, jak i zaawansowane tematy, ze szczególnym uwzględnieniem TensorFlow 2.0. Jest chwalona za przejrzystość, szczegółowe wyjaśnienia i praktyczne zastosowanie w rzeczywistych implementacjach, co czyni ją cennym źródłem do nauki i odświeżania wiedzy w zakresie głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego.

Zalety:

Przejrzyste i szczegółowe wyjaśnienia, obejmuje szeroki zakres tematów, doskonały zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych użytkowników, zapewnia praktyczne doświadczenie, służy jako szybkie odniesienie do technik, silny nacisk na TensorFlow
0, wysoce zalecany do praktycznych wdrożeń.

Wady:

Recenzja nie wymienia żadnych znaczących wad, ale może sugerować, że złożoność samego głębokiego uczenia się może stanowić wyzwanie, chociaż książka stara się temu zaradzić.

(na podstawie 1 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

State-Of-The-Art Deep Learning Models in Tensorflow: Modern Machine Learning in the Google Colab Ecosystem

Zawartość książki:

1. Tworzenie potoków danych wejściowych TensorFlow2.

Zwiększanie różnorodności zbioru danych dzięki rozszerzaniu danych3. Zestawy danych TensorFlow4. Głębokie uczenie z zestawami danych TensorFlow5.

Wprowadzenie do Tensor Processing Units6.

Proste uczenie transferowe z TensorFlow Hub7. Zaawansowane uczenie transferowe8.

Autoenkodery skumulowane9. Autoenkodery konwolucyjne i wariacyjne10. Generatywne sieci adwersarzy11.

Progresywnie rosnące generatywne sieci adwersarzy12. Szybki transfer stylu13. Wykrywanie obiektów14.

Wprowadzenie do uczenia ze wzmocnieniem.

Dodatkowe informacje o książce:

ISBN:9781484273401
Autor:
Wydawca:
Oprawa:Miękka oprawa
Rok wydania:2021
Liczba stron:374

Zakup:

Obecnie dostępne, na stanie.

Inne książki autora:

Programowanie webowe dla biznesu: Programowanie obiektowe PHP z Oracle - Web Programming for...
Web Programming for Business: PHP Object-Oriented...
Programowanie webowe dla biznesu: Programowanie obiektowe PHP z Oracle - Web Programming for Business: PHP Object-Oriented Programming with Oracle
Tensorflow 2.X w chmurze Colaboratory Cloud: Wprowadzenie do głębokiego uczenia w chmurze Google -...
Użyj TensorFlow 2.x z produktem Google Colaboratory...
Tensorflow 2.X w chmurze Colaboratory Cloud: Wprowadzenie do głębokiego uczenia w chmurze Google - Tensorflow 2.X in the Colaboratory Cloud: An Introduction to Deep Learning on Google's Cloud Service
Najnowocześniejsze modele głębokiego uczenia w Tensorflow: Nowoczesne uczenie maszynowe w...
1. Tworzenie potoków danych wejściowych TensorFlow2. Zwiększanie...
Najnowocześniejsze modele głębokiego uczenia w Tensorflow: Nowoczesne uczenie maszynowe w ekosystemie Google Colab - State-Of-The-Art Deep Learning Models in Tensorflow: Modern Machine Learning in the Google Colab Ecosystem
Praktyczny Scikit-Learn dla aplikacji uczenia maszynowego: Podstawy nauki o danych w Pythonie -...
Aspirujący specjaliści w dziedzinie nauki o danych mogą...
Praktyczny Scikit-Learn dla aplikacji uczenia maszynowego: Podstawy nauki o danych w Pythonie - Hands-On Scikit-Learn for Machine Learning Applications: Data Science Fundamentals with Python
Podstawy nauki o danych w Pythonie i MongoDB - Data Science Fundamentals for Python and...
Zbuduj podstawowe umiejętności nauki o danych niezbędne do pracy i...
Podstawy nauki o danych w Pythonie i MongoDB - Data Science Fundamentals for Python and MongoDB

Prace autora wydały następujące wydawnictwa:

© Book1 Group - wszelkie prawa zastrzeżone.
Zawartość tej strony nie może być kopiowana ani wykorzystywana w całości lub w części bez pisemnej zgody właściciela.
Ostatnia aktualizacja: 2024.11.13 21:45 (GMT)