Practical Machine Learning for Computer Vision
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 482
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Practical Machine Learning for Computer Vision
This practical book shows you how to employ machine learning models to extract information from images. ML engineers and data scientists will learn how to solve a variety of image problems including classification, object detection, autoencoders, image generation, counting, and captioning with proven ML techniques. This book provides a great introduction to end-to-end deep learning: dataset creation, data preprocessing, model design, model training, evaluation, deployment, and interpretability.
Google engineers Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, and Ryan Gillard show you how to develop accurate and explainable computer vision ML models and put them into large-scale production using robust ML architecture in a flexible and maintainable way. You'll learn how to design, train, evaluate, and predict with models written in TensorFlow or Keras.
You'll learn how to:
- Design ML architecture for computer vision tasks
- Select a model (such as ResNet, SqueezeNet, or EfficientNet) appropriate to your task
- Create an end-to-end ML pipeline to train, evaluate, deploy, and explain your model
- Preprocess images for data augmentation and to support learnability
- Incorporate explainability and responsible AI best practices
- Deploy image models as web services or on edge devices
- Monitor and manage ML models
Wybrane bestsellery
-
Odkryj fascynujący świat sztucznej inteligencji (AI) bez zbędnych komplikacji! Ta książka to idealny przewodnik dla każdego, kto chce zrozumieć, jak AI zmienia nasz świat, od podstawowych pojęć po zaawansowane technologie. Dzięki jasnym wyjaśnieniom i przystępnemu językowi, autor demistyfikuje sk...
AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki
-
Tę książkę docenią wszyscy zainteresowani eksploracją danych i uczeniem maszynowym, którzy chcieliby pewnie poruszać się w świecie nauki o danych. Pokazano tu, w jaki sposób Excel pozwala zobrazować proces ich eksplorowania i jak działają poszczególne techniki w tym zakresie. Przejrzyście wyjaśni...
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
(43.55 zł najniższa cena z 30 dni)40.20 zł
67.00 zł(-40%) -
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków ja...(31.85 zł najniższa cena z 30 dni)
29.40 zł
49.00 zł(-40%) -
Ta książka jest przystępnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym. Aby zrozumieć zawartą w niej treść, wystarczy podstawowa umiejętność programowania i znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej. Znalazło się tu omówienie podstawowych pojęć i wyjaśnienie mechanizmów rządzących uczeniem głębok...
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
(64.35 zł najniższa cena z 30 dni)59.40 zł
99.00 zł(-40%) -
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozk...(83.85 zł najniższa cena z 30 dni)
77.40 zł
129.00 zł(-40%) -
Rosnące możliwości różnych form sztucznej inteligencji niepokoją ludzi od kilkudziesięciu lat. Stopniowo uzależniamy się od ciągłej asysty nowoczesnych technologii, jednak coraz doskonalsze metody uczenia maszynowego, dostępna i potężna moc obliczeniowa korzystająca z niewyobrażalnie wielkich zas...
Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia
(31.85 zł najniższa cena z 30 dni)29.40 zł
49.00 zł(-40%) -
Deep Learning for Time Series Cookbook covers several time series problems, and how to tackle them using deep learning in a set of coding recipes. These recipes will enable you to develop accurate forecasting models using the PyTorch ecosystem.
Deep Learning for Time Series Cookbook. Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection Deep Learning for Time Series Cookbook. Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, Ryan Gillard - pozostałe książki
-
All cloud architects need to know how to build data platforms that enable businesses to make data-driven decisions and deliver enterprise-wide intelligence in a fast and efficient way. This handbook shows you how to design, build, and modernize cloud native data and machine learning platforms us...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Wzorce projektowe opisane w tej książce obejmują najlepsze praktyki i rozwiązania powtarzalnych problemów w uczeniu maszynowym. Autorzy, troje inżynierów z firmy Google, skatalogo...
Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps
(80.99 zł najniższa cena z 30 dni)51.29 zł
89.99 zł(-43%) -
The design patterns in this book capture best practices and solutions to recurring problems in machine learning. The authors, three Google engineers, catalog proven methods to help data scientists tackle common problems throughout the ML process. These design patterns codify the experience of hun...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Work with petabyte-scale datasets while building a collaborative, agile workplace in the process. This practical book is the canonical reference to Google BigQuery, the query engine that lets you conduct interactive analysis of large datasets. BigQuery enables enterprises to efficiently store, qu...
Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale
(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Learn how easy it is to apply sophisticated statistical and machine learning methods to real-world problems when you build using Google Cloud Platform (GCP). This hands-on guide shows data engineers and data scientists how to implement an end-to-end data pipeline with cloud native tools on GCP.Th...
Data Science on the Google Cloud Platform. 2nd Edition Data Science on the Google Cloud Platform. 2nd Edition
(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
As you move data to the cloud, you need to consider a comprehensive approach to data governance, along with well-defined and agreed-upon policies to ensure your organization meets compliance requirements. Data governance incorporates the ways people, processes, and technology work together to ens...(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%)
Ebooka "Practical Machine Learning for Computer Vision" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Practical Machine Learning for Computer Vision" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Practical Machine Learning for Computer Vision" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-10-981-0232-6, 9781098102326
- Data wydania ebooka:
- 2021-07-21 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 53.7MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 116.0MB
Spis treści ebooka
- Preface
- Who Is This Book For?
- How to Use This Book
- Organization of the Book
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. Machine Learning for Computer Vision
- Machine Learning
- Deep Learning Use Cases
- Summary
- 2. ML Models for Vision
- A Dataset for Machine Perception
- 5-Flowers Dataset
- Reading Image Data
- Visualizing Image Data
- Reading the Dataset File
- A Dataset for Machine Perception
- A Linear Model Using Keras
- Keras Model
- Prediction function
- Activation function
- Optimizer
- Training loss
- Error metrics
- Keras Model
- Training the Model
- Creating the datasets
- Creating and viewing the model
- Fitting the model
- Plotting predictions
- A Neural Network Using Keras
- Neural Networks
- Hidden layers
- Training the neural network
- Learning rate
- Regularization
- Early stopping
- Hyperparameter tuning
- Neural Networks
- Deep Neural Networks
- Building a DNN
- Dropout
- Batch normalization
- Summary
- Glossary
- 3. Image Vision
- Pretrained Embeddings
- Pretrained Model
- Transfer Learning
- Fine-Tuning
- Learning rate schedule
- Differential learning rate
- Pretrained Embeddings
- Convolutional Networks
- Convolutional Filters
- Stacking Convolutional Layers
- Pooling Layers
- AlexNet
- The Quest for Depth
- Filter Factorization
- 1x1 Convolutions
- VGG19
- Global Average Pooling
- Modular Architectures
- Inception
- SqueezeNet
- ResNet and Skip Connections
- DenseNet
- Depth-Separable Convolutions
- Xception
- Neural Architecture Search Designs
- NASNet
- The MobileNet Family
- Depthwise convolutions
- Inverted residual bottlenecks
- MobileNetV2
- EfficientNet: Putting it all together
- Beyond Convolution: The Transformer Architecture
- Choosing a Model
- Performance Comparison
- Ensembling
- Recommended Strategy
- Summary
- 4. Object Detection and Image Segmentation
- Object Detection
- YOLO
- YOLO grid
- Object detection head
- Loss function
- YOLO limitations
- YOLO
- RetinaNet
- Feature pyramid networks
- Anchor boxes
- Architecture
- Focal loss (for classification)
- Smooth L1 loss (for box regression)
- Non-maximum suppression
- Other considerations
- Object Detection
- Segmentation
- Mask R-CNN and Instance Segmentation
- Region proposal networks
- R-CNN
- ROI resampling (ROI alignment)
- Class and bounding box predictions
- Transposed convolutions
- Instance segmentation
- Mask R-CNN and Instance Segmentation
- U-Net and Semantic Segmentation
- Images and labels
- Architecture
- Training
- Summary
- 5. Creating Vision Datasets
- Collecting Images
- Photographs
- Imaging
- Polar grids
- Satellite channels
- Geospatial layers
- Proof of Concept
- Collecting Images
- Data Types
- Channels
- Scaling
- Channel order
- Grayscale
- Channels
- Geospatial Data
- Raster data
- Remote sensing
- Audio and Video
- Spectrogram
- Frame by frame
- Conv3D
- Manual Labeling
- Multilabel
- Object Detection
- Labeling at Scale
- Labeling User Interface
- Multiple Tasks
- Voting and Crowdsourcing
- Labeling Services
- Automated Labeling
- Labels from Related Data
- Noisy Student
- Self-Supervised Learning
- Bias
- Sources of Bias
- Selection Bias
- Measurement Bias
- Confirmation Bias
- Detecting Bias
- Creating a Dataset
- Splitting Data
- TensorFlow Records
- Running at scale
- TensorFlow Recorder
- Reading TensorFlow Records
- Summary
- 6. Preprocessing
- Reasons for Preprocessing
- Shape Transformation
- Data Quality Transformation
- Improving Model Quality
- Reasons for Preprocessing
- Size and Resolution
- Using Keras Preprocessing Layers
- Using the TensorFlow Image Module
- Mixing Keras and TensorFlow
- Model Training
- Training-Serving Skew
- Reusing Functions
- Preprocessing Within the Model
- Using tf.transform
- Writing the Beam pipeline
- Transforming the data
- Saving the transform
- Reading the preprocessed data
- Transformation during serving
- Benefits of tf.transform
- Data Augmentation
- Spatial Transformations
- Color Distortion
- Information Dropping
- Forming Input Images
- Summary
- 7. Training Pipeline
- Efficient Ingestion
- Storing Data Efficiently
- TensorFlow Records
- Storing preprocessed data
- Storing Data Efficiently
- Reading Data in Parallel
- Parallelizing
- Measuring performance
- Efficient Ingestion
- Maximizing GPU Utilization
- Efficient data handling
- Vectorization
- Staying in the graph
- Iteration
- Slicing and conditionals
- Matrix math
- Batching
- Saving Model State
- Exporting the Model
- Invoking the model
- Usable signature
- Using the signature
- Exporting the Model
- Checkpointing
- Distribution Strategy
- Choosing a Strategy
- Creating the Strategy
- MirroredStrategy
- MultiWorkerMirroredStrategy
- Shuffling
- Virtual epochs
- TPUStrategy
- Serverless ML
- Creating a Python Package
- Reusable modules
- Invoking Python modules
- Installing dependencies
- Creating a Python Package
- Submitting a Training Job
- Running on multiple GPUs
- Distribution to multiple GPUs
- Distribution to TPU
- Hyperparameter Tuning
- Specifying the search space
- Using parameter values
- Reporting accuracy
- Result
- Continuing tuning
- Deploying the Model
- Summary
- 8. Model Quality and Continuous Evaluation
- Monitoring
- TensorBoard
- Weight Histograms
- Device Placement
- Data Visualization
- Training Events
- Monitoring
- Model Quality Metrics
- Metrics for Classification
- Binary classification
- Multiclass, single-label classification
- Multiclass, multilabel classification
- Metrics for Classification
- Metrics for Regression
- Metrics for Object Detection
- Quality Evaluation
- Sliced Evaluations
- Fairness Monitoring
- Continuous Evaluation
- Summary
- 9. Model Predictions
- Making Predictions
- Exporting the Model
- Using In-Memory Models
- Improving Abstraction
- Improving Efficiency
- Making Predictions
- Online Prediction
- TensorFlow Serving
- Deploying the model
- Making predictions
- TensorFlow Serving
- Modifying the Serving Function
- Changing the default signature
- Multiple signatures
- Handling Image Bytes
- Loading the model
- Adding a prediction signature
- Exporting signatures
- Base64 encoding
- Batch and Stream Prediction
- The Apache Beam Pipeline
- Managed Service for Batch Prediction
- Invoking Online Prediction
- Edge ML
- Constraints and Optimizations
- TensorFlow Lite
- Running TensorFlow Lite
- Processing the Image Buffer
- Federated Learning
- Summary
- 10. Trends in Production ML
- Machine Learning Pipelines
- The Need for Pipelines
- Kubeflow Pipelines Cluster
- Containerizing the Codebase
- Writing a Component
- Connecting Components
- Automating a Run
- Machine Learning Pipelines
- Explainability
- Techniques
- LIME
- KernelSHAP
- Integrated Gradients
- xRAI
- Techniques
- Adding Explainability
- Explainability signatures
- Explanation metadata
- Deploying the model
- Obtaining explanations
- No-Code Computer Vision
- Why Use No-Code?
- Loading Data
- Training
- Evaluation
- Summary
- 11. Advanced Vision Problems
- Object Measurement
- Reference Object
- Segmentation
- Rotation Correction
- Ratio and Measurements
- Object Measurement
- Counting
- Density Estimation
- Extracting Patches
- Simulating Input Images
- Regression
- Prediction
- Pose Estimation
- PersonLab
- The PoseNet Model
- Identifying Multiple Poses
- Image Search
- Distributed Search
- Fast Search
- Better Embeddings
- Summary
- 12. Image and Text Generation
- Image Understanding
- Embeddings
- Auxiliary Learning Tasks
- Autoencoders
- Architecture
- Training
- Latent vectors
- Variational Autoencoders
- Architecture
- Loss
- Image Understanding
- Image Generation
- Generative Adversarial Networks
- Creating the networks
- Discriminator training
- Generator training
- Distribution changes
- Generative Adversarial Networks
- GAN Improvements
- Conditional GANs
- The cGAN generator
- The cGAN discriminator
- Conditional GANs
- Image-to-Image Translation
- Super-Resolution
- Modifying Pictures (Inpainting)
- Anomaly Detection
- Deepfakes
- Image Captioning
- Dataset
- Tokenizing the Captions
- Batching
- Captioning Model
- Image encoder
- Attention mechanism
- Caption decoder
- Training Loop
- Prediction
- Summary
- Afterword
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
JavaScript gives web developers great power to create rich interactive browser experiences, and much of that power is provided by the browser itself. Modern web APIs enable web-based applications to come to life like never before, supporting actions that once required browser plug-ins. Some are s...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
How will software development and operations have to change to meet the sustainability and green needs of the planet? And what does that imply for development organizations? In this eye-opening book, sustainable software advocates Anne Currie, Sarah Hsu, and Sara Bergman provide a unique overview...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
169.14 zł
199.00 zł(-15%) -
OpenTelemetry is a revolution in observability data. Instead of running multiple uncoordinated pipelines, OpenTelemetry provides users with a single integrated stream of data, providing multiple sources of high-quality telemetry data: tracing, metrics, logs, RUM, eBPF, and more. This practical gu...(143.65 zł najniższa cena z 30 dni)
143.65 zł
169.00 zł(-15%) -
Interested in developing embedded systems? Since they don't tolerate inefficiency, these systems require a disciplined approach to programming. This easy-to-read guide helps you cultivate good development practices based on classic software design patterns and new patterns unique to embedded prog...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
If you use Linux in your day-to-day work, then Linux Pocket Guide is the perfect on-the-job reference. This thoroughly updated 20th anniversary edition explains more than 200 Linux commands, including new commands for file handling, package management, version control, file format conversions, an...(92.65 zł najniższa cena z 30 dni)
101.15 zł
119.00 zł(-15%) -
Gain the valuable skills and techniques you need to accelerate the delivery of machine learning solutions. With this practical guide, data scientists, ML engineers, and their leaders will learn how to bridge the gap between data science and Lean product delivery in a practical and simple way. Dav...(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
This practical book provides a detailed explanation of the zero trust security model. Zero trust is a security paradigm shift that eliminates the concept of traditional perimeter-based security and requires you to "always assume breach" and "never trust but always verify." The updated edition off...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Decentralized finance (DeFi) is a rapidly growing field in fintech, having grown from $700 million to $100 billion over the past three years alone. But the lack of reliable information makes this area both risky and murky. In this practical book, experienced securities attorney Alexandra Damsker ...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Whether you're a startup founder trying to disrupt an industry or an entrepreneur trying to provoke change from within, your biggest challenge is creating a product people actually want. Lean Analytics steers you in the right direction.This book shows you how to validate your initial idea, find t...(126.65 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
When it comes to building user interfaces on the web, React enables web developers to unlock a new world of possibilities. This practical book helps you take a deep dive into fundamental concepts of this JavaScript library, including JSX syntax and advanced patterns, the virtual DOM, React reconc...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Practical Machine Learning for Computer Vision Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, Ryan Gillard (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.