Rețele neuronale artificiale cu Tensorflow 2: Ann Architecture Machine Learning Projects

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o introducere clară și practică în TensorFlow, acoperind concepte fundamentale și aplicații în învățarea profundă. Cartea este lăudată pentru abordarea sa structurată și explicațiile detaliate, în special în domeniile Keras, construirea de modele și exemple practice. Cu toate acestea, unii recenzenți au observat că anumite concepte nu sunt explicate în mod adecvat și au identificat erori în explicații. Se recomandă o actualizare a conținutului.

Clar, bine structurat, abordare practică, explicații detaliate, acoperire cuprinzătoare a subiectelor, în special în Keras și construirea de modele, exemple orientate spre aplicații, include cod sursă pentru implementare.

Unele concepte sunt explicate inadecvat, conține erori în explicații, lipsește claritatea privind diferențele dintre API-uri, necesită o actualizare pentru a corecta inexactitățile.

(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Dezvoltați modele de învățare automată în diverse domenii. Această carte oferă o singură sursă care oferă o acoperire cuprinzătoare a capabilităților TensorFlow 2 prin utilizarea de proiecte realiste, bazate pe scenarii.

După ce veți învăța ce este nou în TensorFlow 2, veți intra direct în dezvoltarea de modele de învățare automată prin proiecte aplicabile. Această carte acoperă o mare varietate de arhitecturi RNA - pornind de la lucrul cu o rețea secvențială simplă până la rețele avansate CNN, RNN, LSTM, DCGAN și așa mai departe. Un capitol complet este dedicat fiecărui tip de rețea și fiecare capitol constă într-un proiect complet care descrie arhitectura de rețea utilizată, teoria din spatele arhitecturii respective, ce set de date este utilizat, preprocesarea datelor, formarea modelului, testarea și optimizările de performanță și analiza.

Această abordare practică poate fi utilizată fie de la început până la sfârșit, fie, dacă sunteți deja familiarizat cu modelele ML de bază, puteți intra direct în aplicația care vă interesează. Explicațiile linie cu linie pe principalele segmente de cod vă ajută să completați detaliile pe măsură ce lucrați, iar întreaga sursă a proiectului vă este disponibilă online pentru învățare și experimentare ulterioară. Cu Artificial Neural Networks with TensorFlow 2 veți vedea cât de largă este gama de capabilități ale TensorFlow.

Ce veți învăța

⬤ dezvoltați aplicații de învățare automată.

⬤ Traduceți limbi utilizând rețele neuronale.

⬤ Compuneți imagini cu transfer de stil.

Pentru cine este această carte

Începători, practicieni și dezvoltatori cu experiență care doresc să stăpânească învățarea automată și profundă cu TensorFlow 2. Cititorul ar trebui să aibă concepte funcționale de bază și terminologii ML.