Deep Learning cu TensorFlow 2 și Keras - Ediția a doua: Regresie, ConvNets, GANs, RNNs, NLP și multe altele cu TensorFlow 2 și API-ul Keras

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o abordare cuprinzătoare și practică a învățării profunde utilizând TensorFlow 2.x, adresându-se atât începătorilor, cât și cercetătorilor de date cu experiență. Deși acoperă o gamă largă de subiecte cu exemple aplicabile, unii cititori au raportat probleme legate de erori ale codului sursă și informații depășite. În general, cartea este lăudată pentru claritatea și relevanța sa, deși unii au considerat-o lipsită de profunzime pentru subiectele mai avansate.

⬤ Acoperire cuprinzătoare a subiectelor de învățare profundă.
⬤ Exemple clare și practice pentru învățarea practică.
⬤ Bună atât pentru începători, cât și pentru practicieni experimentați.
⬤ Bine structurat, cu explicații ușor de urmat.
⬤ Autorii sunt experți recunoscuți în domeniu.

⬤ Erori ale codului sursă și fișiere lipsă raportate de utilizatori.
⬤ Unele conținuturi sunt explicate prea repede, lăsând cititorii cu întrebări.
⬤ Lipsă de profunzime în anumite subiecte avansate.
⬤ Unii utilizatori au considerat-o mai potrivită pentru cei care au cunoștințe prealabile de învățare automată.

(pe baza a 25 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Construiți sisteme de învățare automată și profundă cu TensorFlow 2 și Keras recent lansate pentru laborator, producție și dispozitive mobile

Caracteristici principale

⬤ Introduce și apoi utilizează TensorFlow 2 și Keras chiar de la început.

⬤ Învăță tehnici cheie de învățare automată și profundă.

⬤ Înțelege elementele fundamentale ale învățării profunde și ale învățării automate prin explicații clare și exemple de cod extinse.

Descrierea cărții

Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras, Second Edition predă rețele neuronale și tehnici de învățare profundă alături de TensorFlow (TF) și Keras. Veți învăța cum să scrieți aplicații de deep learning în cea mai puternică, populară și scalabilă stivă de machine learning disponibilă.

TensorFlow este biblioteca de machine learning aleasă pentru aplicațiile profesionale, în timp ce Keras oferă un API Python simplu și puternic pentru accesarea TensorFlow. TensorFlow 2 oferă integrarea completă a Keras, făcând învățarea avansată a mașinilor mai ușoară și mai convenabilă decât oricând înainte.

De asemenea, această carte prezintă rețelele neuronale cu TensorFlow, parcurge principalele aplicații (regresie, ConvNets (CNNs), GANs, RNNs, NLP), acoperă două aplicații de exemplu funcționale și apoi se scufundă în TF în producție, TF mobile și utilizarea TensorFlow cu AutoML.

Ce veți învăța

⬤ Construiți sisteme de machine learning și deep learning cu TensorFlow 2 și API-ul Keras.

⬤ Utilizați analiza de regresie, cea mai populară abordare a învățării automate.

⬤ Înțelegeți ConvNets (rețele neuronale convoluționale) și modul în care acestea sunt esențiale pentru sistemele de învățare profundă, cum ar fi clasificatoarele de imagini.

⬤ Utilizați GAN-urile (generative adversarial networks) pentru a crea date noi care se potrivesc cu modelele existente.

⬤ Descoperiți RNN-urile (rețele neuronale recurente) care pot procesa secvențe de date de intrare în mod inteligent, utilizând o parte a unei secvențe pentru a interpreta corect o alta.

⬤ Aplicați învățarea profundă la limbajul uman natural și interpretați texte în limbaj natural pentru a produce un răspuns adecvat.

⬤ Învățați-vă modelele pe cloud și puneți TF la lucru în medii reale.

⬤ Explorați modul în care instrumentele Google pot automatiza fluxuri de lucru ML simple, fără a fi nevoie de modelare complexă.

Pentru cine este această carte

Această carte este destinată dezvoltatorilor Python și cercetătorilor de date care doresc să construiască sisteme de învățare automată și de învățare profundă cu TensorFlow. Indiferent dacă ați făcut sau nu machine learning înainte, această carte vă oferă teoria și practica necesare pentru a utiliza Keras, TensorFlow 2 și AutoML pentru a construi sisteme de machine learning.