Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea servește ca o resursă valoroasă atât pentru începători, cât și pentru utilizatorii avansați în domeniul învățării profunde, în special folosind TensorFlow 2.0. Ea oferă explicații clare și exemple practice, ceea ce o face potrivită pentru cei care fac tranziția de la alte medii tehnice, cum ar fi ingineria datelor. Cu toate acestea, există o plângere cu privire la calitatea slabă a imprimării.
Avantaje:⬤ Acoperire cuprinzătoare a bazelor învățării profunde și a subiectelor avansate, explicații clare, exemple practice folosind TensorFlow
⬤ 0, util atât pentru învățare, cât și pentru referință rapidă și potrivit pentru utilizatorii cu unele cunoștințe tehnice.
Dezavantaje:A raportat o calitate slabă a imprimării.
(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Tensorflow 2.X in the Colaboratory Cloud: An Introduction to Deep Learning on Google's Cloud Service
Conținutul cărții:
Utilizați TensorFlow 2.x cu produsul Colaboratory (Colab) al Google, care oferă un serviciu cloud gratuit pentru programatorii Python. Colab este deosebit de potrivit ca platformă pentru aplicațiile de învățare profundă TensorFlow 2. x. Veți învăța instalarea implicită de către Colab a celui mai actual TensorFlow 2. x, împreună cu accesul ușor al Colab la accelerarea hardware GPU la cerere în cloud pentru executarea rapidă a modelelor de învățare profundă. Această carte vă oferă posibilitatea de a înțelege învățarea profundă într-o manieră aplicată, singura cerință fiind o conexiune la internet. Tot restul - Python, TensorFlow 2. x, suport GPU și Jupyter Notebooks - este furnizat și gata de utilizare de Colab.
Cartea începe cu o introducere în TensorFlow 2. x și în serviciul cloud Google Colab. Veți învăța cum să furnizați un spațiu de lucru pe Google Colab și să construiți o aplicație simplă de rețea neuronală. De aici, veți avansa în seturile de date TensorFlow și în construirea de conducte de intrare în sprijinul modelării și testării. Veți găsi o acoperire a clasificării și regresiei învățării profunde, cu exemple clare de cod care arată cum să efectuați fiecare dintre aceste funcții. Subiectele avansate acoperite în carte includ rețele neuronale convoluționale și rețele neuronale recurente.
Această carte conține toată matematica aplicată și programarea de care aveți nevoie pentru a stăpâni conținutul. Exemplele variază de la simplu la relativ complex, atunci când este necesar, pentru a asigura dobândirea conceptelor și construcțiilor adecvate de învățare profundă. Exemplele sunt atent explicate, concise, exacte și complete pentru a completa perfect dezvoltarea abilităților de învățare profundă. Se acordă atenție pentru a vă ghida prin principiile fundamentale ale învățării profunde prin exemple clare scrise în Python pe care le puteți încerca și experimenta cu ajutorul Google Colab din confortul propriei case sau al biroului.
Ce veți învăța
⬤ Fiți familiarizat cu conceptele și construcțiile de bază ale învățării profunde aplicate.
⬤ Creați modele de învățare automată cu cod Python curat și fiabil.
⬤ Lucrați cu seturi de date comune pentru aplicațiile de învățare profundă.
⬤ Pregătiți datele pentru consumul TensorFlow.
⬤ Avantajați de suportul încorporat al Google Colab pentru învățarea profundă.
⬤ Executați experimente de învățare profundă utilizând o varietate de modele de rețele neuronale.
⬤ Puteți să montați Google Colab direct în contul dvs. Google Drive.
⬤ Vizualizați performanțele de instruire versus cele de testare pentru a vedea potrivirea modelului.
Pentru cine este această carte
Cititorii care doresc să învețe platforma foarte populară de învățare profundă TensorFlow 2. x, cei care doresc să stăpânească fundamentele învățării profunde care sunt uneori ignorate în graba de a fi productivi și cei care doresc să construiască competențe cu un instrument modern de servicii cloud, cum ar fi Google Colab.
