Sztuczne sieci neuronowe z Tensorflow 2: Projekty uczenia maszynowego Ann Architecture

Opinie czytelników

Książka stanowi jasne i praktyczne wprowadzenie do TensorFlow, obejmujące podstawowe pojęcia i zastosowania w głębokim uczeniu się. Jest chwalona za uporządkowane podejście i szczegółowe wyjaśnienia, szczególnie w obszarach Keras, budowania modeli i praktycznych przykładów. Niektórzy recenzenci zauważyli jednak, że niektóre koncepcje nie są odpowiednio wyjaśnione i zidentyfikowali błędy w wyjaśnieniach. Zaleca się aktualizację treści.

Przejrzyste, dobrze zorganizowane, praktyczne podejście, szczegółowe wyjaśnienia, kompleksowe omówienie tematów, w szczególności w Keras i budowaniu modeli, przykłady zorientowane na zastosowania, zawiera kod źródłowy do implementacji.

Niektóre koncepcje są nieodpowiednio wyjaśnione, zawiera błędy w wyjaśnieniach, brakuje jasności co do różnic między interfejsami API, wymaga aktualizacji w celu skorygowania nieścisłości.

(na podstawie 3 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Artificial Neural Networks with Tensorflow 2: Ann Architecture Machine Learning Projects

Zawartość książki:

Rozwijaj modele uczenia maszynowego w różnych dziedzinach. Ta książka stanowi pojedyncze źródło, które zapewnia kompleksowe omówienie możliwości TensorFlow 2 poprzez wykorzystanie realistycznych projektów opartych na scenariuszach.

Po zapoznaniu się z nowościami w TensorFlow 2, będziesz mógł od razu przystąpić do tworzenia modeli uczenia maszynowego za pomocą odpowiednich projektów. Książka ta obejmuje szeroką gamę architektur ANN - od pracy z prostą siecią sekwencyjną po zaawansowane CNN, RNN, LSTM, DCGAN i tak dalej. Każdemu rodzajowi sieci poświęcony jest pełny rozdział, a każdy rozdział składa się z pełnego projektu opisującego zastosowaną architekturę sieci, teorię stojącą za tą architekturą, jaki zestaw danych jest używany, wstępne przetwarzanie danych, szkolenie modelu, testowanie i optymalizacje wydajności oraz analizę.

To praktyczne podejście może być stosowane od początku do końca lub, jeśli jesteś już zaznajomiony z podstawowymi modelami ML, możesz od razu zanurzyć się w aplikacji, która Cię interesuje. Wyjaśnienia linii po linii dotyczące głównych segmentów kodu pomagają uzupełnić szczegóły podczas pracy, a całe źródło projektu jest dostępne online do nauki i dalszych eksperymentów. Dzięki Artificial Neural Networks with TensorFlow 2 przekonasz się, jak szeroki jest zakres możliwości TensorFlow.

Czego się nauczysz

⬤ Rozwijać aplikacje uczenia maszynowego.

⬤ Tłumaczyć języki przy użyciu sieci neuronowych.

⬤ Komponować obrazy z wykorzystaniem transferu stylu.

Dla kogo jest ta książka

Początkujący, praktycy i programiści, którzy chcą opanować uczenie maszynowe i głębokie uczenie za pomocą TensorFlow 2. Czytelnik powinien mieć działające koncepcje podstaw ML i terminologii.