Învățarea Tensorflow: Un ghid pentru construirea sistemelor de învățare profundă

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Learning TensorFlow” primește recenzii mixte, unii cititori apreciind explicațiile clare și exemplele practice, în timp ce alții o critică pentru că este prost scrisă, lipsită de profunzime și pentru că este prea asemănătoare cu documentația online disponibilă. Mulți au considerat-o utilă pentru începătorii cu cunoștințe anterioare de programare, în timp ce alții cred că este învechită sau insuficientă pentru adevărata învățare.

⬤ Vine în stare excelentă.
⬤ Bună pentru cei cu o anumită experiență Python care doresc să învețe elementele de bază TensorFlow.
⬤ Acoperă aspecte importante precum conductele de intrare, threading-ul și calculul distribuit.
⬤ Oferă exemple practice care pot fi consolidate în proiecte.
⬤ Explicații clare și bine structurate în cea mai mare parte.

⬤ Unele recenzii o descriu ca fiind prost scrisă și editată.
⬤ Lipsă de profunzime în explicații și context pentru începători.
⬤ Conține o mulțime de conținut care poate fi găsit online, ceea ce îl face să pară redundant.
⬤ Critici pentru că nu este un ghid complet și pentru că folosește seturi de date comune (MNIST, CIFAR).
⬤ Unii utilizatori simt nevoia de mai mult context și materiale pe subiecte avansate.

(pe baza a 35 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Learning Tensorflow: A Guide to Building Deep Learning Systems

Conținutul cărții:

Inspirate aproximativ de creierul uman, rețelele neuronale profunde antrenate cu cantități mari de date pot rezolva sarcini complexe cu o precizie fără precedent. Această carte practică oferă un ghid complet pentru TensorFlow, principala bibliotecă software open source care vă ajută să construiți și să antrenați rețele neuronale pentru vederea pe calculator, procesarea limbajului natural (NLP), recunoașterea vorbirii și analiza predictivă generală.

Autorii Tom Hope, Yehezkel Resheff și Itay Lieder oferă o abordare practică a fundamentelor TensorFlow pentru un public tehnic larg, de la oameni de știință de date și ingineri la studenți și cercetători. Veți începe prin a lucra prin câteva exemple de bază în TensorFlow înainte de a vă scufunda mai adânc în subiecte precum arhitecturile rețelelor neuronale, vizualizarea TensorBoard, bibliotecile de abstractizare TensorFlow și conductele de intrare multithreaded. Odată ce ați terminat această carte, veți ști cum să construiți și să implementați sisteme de învățare profundă gata de producție în TensorFlow.

⬤ Să începeți să funcționați cu TensorFlow, rapid și fără durere.

⬤ Învățați cum să utilizați TensorFlow pentru a construi modele de învățare profundă de la zero.

⬤  Antrenați modele populare de învățare profundă pentru viziunea pe calculator și NLP.

⬤ Utilizați biblioteci de abstractizare extinse pentru a face dezvoltarea mai ușoară și mai rapidă.

⬤ Învățați cum să scalați TensorFlow și să utilizați clustere pentru a distribui formarea modelelor.

⬤ Deplasați TensorFlow într-un mediu de producție.