TensorFlow for Deep Learning. From Linear Regression to Reinforcement Learning
![Język publikacji: angielski Język publikacji: angielski](https://static01.helion.com.pl/global/flagi/1.png)
- Autorzy:
- Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh
![TensorFlow for Deep Learning. From Linear Regression to Reinforcement Learning Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh - okładka ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki/326x466/e_0r32.png)
![TensorFlow for Deep Learning. From Linear Regression to Reinforcement Learning Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh - tył okładki ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki-tyl/326x466/e_0r32.png)
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 256
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: TensorFlow for Deep Learning. From Linear Regression to Reinforcement Learning
Learn how to solve challenging machine learning problems with TensorFlow, Google’s revolutionary new software library for deep learning. If you have some background in basic linear algebra and calculus, this practical book introduces machine-learning fundamentals by showing you how to design systems capable of detecting objects in images, understanding text, analyzing video, and predicting the properties of potential medicines.
TensorFlow for Deep Learning teaches concepts through practical examples and helps you build knowledge of deep learning foundations from the ground up. It’s ideal for practicing developers with experience designing software systems, and useful for scientists and other professionals familiar with scripting but not necessarily with designing learning algorithms.
- Learn TensorFlow fundamentals, including how to perform basic computation
- Build simple learning systems to understand their mathematical foundations
- Dive into fully connected deep networks used in thousands of applications
- Turn prototypes into high-quality models with hyperparameter optimization
- Process images with convolutional neural networks
- Handle natural language datasets with recurrent neural networks
- Use reinforcement learning to solve games such as tic-tac-toe
- Train deep networks with hardware including GPUs and tensor processing units
Wybrane bestsellery
-
Ta książka jest przeznaczona dla praktyków, przede wszystkim programistów, architektów i naukowców, którzy chcą się nauczyć projektowania systemów uczących. Podstawowe pojęcia dotyczące uczenia maszynowego wyjaśniono tu poprzez praktyczne przykłady. Przedstawiono możliwości TensorFlow jako system...
Głębokie uczenie z TensorFlow. Od regresji liniowej po uczenie przez wzmacnianie Głębokie uczenie z TensorFlow. Od regresji liniowej po uczenie przez wzmacnianie
(29.49 zł najniższa cena z 30 dni)32.45 zł
59.00 zł(-45%) -
Deep learning has already achieved remarkable results in many fields. Now it’s making waves throughout the sciences broadly and the life sciences in particular. This practical book teaches developers and scientists how to use deep learning for genomics, chemistry, biophysics, microscopy, me...
Deep Learning for the Life Sciences. Applying Deep Learning to Genomics, Microscopy, Drug Discovery, and More Deep Learning for the Life Sciences. Applying Deep Learning to Genomics, Microscopy, Drug Discovery, and More
(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)250.39 zł
289.00 zł(-13%) -
To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prog...
Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV
(83.40 zł najniższa cena z 30 dni)97.30 zł
139.00 zł(-30%) -
Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. ...
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)76.30 zł
109.00 zł(-30%) -
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbio...
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
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
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie p...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
(107.40 zł najniższa cena z 30 dni)125.30 zł
179.00 zł(-30%) -
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...(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)
34.30 zł
49.00 zł(-30%) -
To książka przeznaczona dla inżynierów, którzy chcą stosować systemy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Zaprezentowano w niej systemy ML używane w szybko rozwijających się startupach, a także przedstawiono holistyczne podejście do ich projektowania ― z...
Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technolo...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
(101.40 zł najniższa cena z 30 dni)118.30 zł
169.00 zł(-30%)
O autorach ebooka
Bharath Ramsundar jest twórcą DeepChem, pakietu open source opartego na TensorFlow, służącego do opracowywania leków. Przygotowuje doktorat z informatyki na Uniwersytecie Stanforda.
Reza Bosagh Zadeh jest wykładowcą na Uniwersytecie Stanforda. Zawodowo zajmuje się uczeniem maszynowym, obliczeniami rozproszonymi i dyskretną matematyką stosowaną. Opracował algorytmy uczenia maszynowego stojące za systemem proponowania kont do śledzenia na Twitterze.
Kup polskie wydanie:
Głębokie uczenie z TensorFlow. Od regresji liniowej po uczenie przez wzmacnianie
- Autor:
- Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh
32,45 zł
59,00 zł
(29.49 zł najniższa cena z 30 dni)
Ebooka "TensorFlow for Deep Learning. From Linear Regression to Reinforcement Learning" 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 "TensorFlow for Deep Learning. From Linear Regression to Reinforcement Learning" 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 "TensorFlow for Deep Learning. From Linear Regression to Reinforcement Learning" 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:
- 978-14-919-8040-8, 9781491980408
- Data wydania ebooka:
-
2018-03-01
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:
- 14.3MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 14.3MB
Spis treści ebooka
- Preface
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Safari
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. Introduction to Deep Learning
- Machine Learning Eats Computer Science
- Deep Learning Primitives
- Fully Connected Layer
- Convolutional Layer
- Recurrent Neural Network Layers
- Long Short-Term Memory Cells
- Deep Learning Architectures
- LeNet
- AlexNet
- ResNet
- Neural Captioning Model
- Google Neural Machine Translation
- One-Shot Models
- AlphaGo
- Generative Adversarial Networks
- Neural Turing Machines
- Deep Learning Frameworks
- Limitations of TensorFlow
- Review
- 2. Introduction to TensorFlow Primitives
- Introducing Tensors
- Scalars, Vectors, and Matrices
- Matrix Mathematics
- Tensors
- Tensors in Physics
- Mathematical Asides
- Introducing Tensors
- Basic Computations in TensorFlow
- Installing TensorFlow and Getting Started
- Initializing Constant Tensors
- Sampling Random Tensors
- Tensor Addition and Scaling
- Matrix Operations
- Tensor Types
- Tensor Shape Manipulations
- Introduction to Broadcasting
- Imperative and Declarative Programming
- TensorFlow Graphs
- TensorFlow Sessions
- TensorFlow Variables
- Review
- 3. Linear and Logistic Regression with TensorFlow
- Mathematical Review
- Functions and Differentiability
- Loss Functions
- Classification and regression
- L2 Loss
- Probability distributions
- Cross-entropy loss
- Gradient Descent
- Automatic Differentiation Systems
- Mathematical Review
- Learning with TensorFlow
- Creating Toy Datasets
- An (extremely) brief introduction to NumPy
- Why are toy datasets important?
- Adding noise with Gaussians
- Toy regression datasets
- Toy classification datasets
- Creating Toy Datasets
- New TensorFlow Concepts
- Placeholders
- Feed dictionaries and Fetches
- Name scopes
- Optimizers
- Taking gradients with TensorFlow
- Summaries and file writers for TensorBoard
- Training models with TensorFlow
- Training Linear and Logistic Models in TensorFlow
- Linear Regression in TensorFlow
- Defining and training linear regression in TensorFlow
- Visualizing linear regression models with TensorBoard
- Metrics for evaluating regression models
- Linear Regression in TensorFlow
- Logistic Regression in TensorFlow
- Visualizing logistic regression models with TensorBoard
- Metrics for evaluating classification models
- Review
- 4. Fully Connected Deep Networks
- What Is a Fully Connected Deep Network?
- Neurons in Fully Connected Networks
- Learning Fully Connected Networks with Backpropagation
- Universal Convergence Theorem
- Why Deep Networks?
- Training Fully Connected Neural Networks
- Learnable Representations
- Activations
- Fully Connected Networks Memorize
- Regularization
- Dropout
- Early stopping
- Weight regularization
- Training Fully Connected Networks
- Minibatching
- Learning rates
- Implementation in TensorFlow
- Installing DeepChem
- Tox21 Dataset
- Accepting Minibatches of Placeholders
- Implementing a Hidden Layer
- Adding Dropout to a Hidden Layer
- Implementing Minibatching
- Evaluating Model Accuracy
- Using TensorBoard to Track Model Convergence
- Review
- 5. Hyperparameter Optimization
- Model Evaluation and Hyperparameter Optimization
- Metrics, Metrics, Metrics
- Binary Classification Metrics
- Multiclass Classification Metrics
- Regression Metrics
- Hyperparameter Optimization Algorithms
- Setting Up a Baseline
- Graduate Student Descent
- Grid Search
- Random Hyperparameter Search
- Challenge for the Reader
- Review
- 6. Convolutional Neural Networks
- Introduction to Convolutional Architectures
- Local Receptive Fields
- Convolutional Kernels
- Pooling Layers
- Constructing Convolutional Networks
- Dilated Convolutions
- Introduction to Convolutional Architectures
- Applications of Convolutional Networks
- Object Detection and Localization
- Image Segmentation
- Graph Convolutions
- Generating Images with Variational Autoencoders
- Adversarial models
- Training a Convolutional Network in TensorFlow
- The MNIST Dataset
- Loading MNIST
- TensorFlow Convolutional Primitives
- The Convolutional Architecture
- Evaluating Trained Models
- Challenge for the Reader
- Review
- 7. Recurrent Neural Networks
- Overview of Recurrent Architectures
- Recurrent Cells
- Long Short-Term Memory (LSTM)
- Gated Recurrent Units (GRU)
- Applications of Recurrent Models
- Sampling from Recurrent Networks
- Seq2seq Models
- Neural Turing Machines
- Working with Recurrent Neural Networks in Practice
- Processing the Penn Treebank Corpus
- Code for Preprocessing
- Loading Data into TensorFlow
- The Basic Recurrent Architecture
- Challenge for the Reader
- Review
- 8. Reinforcement Learning
- Markov Decision Processes
- Reinforcement Learning Algorithms
- Q-Learning
- Policy Learning
- Asynchronous Training
- Limits of Reinforcement Learning
- Playing Tic-Tac-Toe
- Object Orientation
- Abstract Environment
- Tic-Tac-Toe Environment
- The Layer Abstraction
- Defining a Graph of Layers
- The A3C Algorithm
- The A3C Loss Function
- Defining Workers
- Worker rollouts
- Training the Policy
- Challenge for the Reader
- Review
- 9. Training Large Deep Networks
- Custom Hardware for Deep Networks
- CPU Training
- GPU Training
- Tensor Processing Units
- Field Programmable Gate Arrays
- Neuromorphic Chips
- Distributed Deep Network Training
- Data Parallelism
- Model Parallelism
- Data Parallel Training with Multiple GPUs on Cifar10
- Downloading and Loading the DATA
- Deep Dive on the Architecture
- Training on Multiple GPUs
- Challenge for the Reader
- Review
- 10. The Future of Deep Learning
- Deep Learning Outside the Tech Industry
- Deep Learning in the Pharmaceutical Industry
- Deep Learning in Law
- Deep Learning for Robotics
- Deep Learning in Agriculture
- Deep Learning Outside the Tech Industry
- Using Deep Learning Ethically
- Is Artificial General Intelligence Imminent?
- Where to Go from Here?
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
Keeping up with the Python ecosystem can be daunting. Its developer tooling doesn't provide the out-of-the-box experience native to languages like Rust and Go. When it comes to long-term project maintenance or collaborating with others, every Python project faces the same problem: how to build re...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
209.24 zł
249.00 zł(-16%) -
Bringing a deep-learning project into production at scale is quite challenging. To successfully scale your project, a foundational understanding of full stack deep learning, including the knowledge that lies at the intersection of hardware, software, data, and algorithms, is required.This book il...(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)
250.70 zł
289.00 zł(-13%) -
Frontend developers have to consider many things: browser compatibility, usability, performance, scalability, SEO, and other best practices. But the most fundamental aspect of creating websites is one that often falls short: accessibility. Accessibility is the cornerstone of any website, and if a...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
208.25 zł
249.00 zł(-16%) -
In this insightful and comprehensive guide, Addy Osmani shares more than a decade of experience working on the Chrome team at Google, uncovering secrets to engineering effectiveness, efficiency, and team success. Engineers and engineering leaders looking to scale their effectiveness and drive tra...(118.15 zł najniższa cena z 30 dni)
121.79 zł
149.00 zł(-18%) -
Data modeling is the single most overlooked feature in Power BI Desktop, yet it's what sets Power BI apart from other tools on the market. This practical book serves as your fast-forward button for data modeling with Power BI, Analysis Services tabular, and SQL databases. It serves as a starting ...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
207.65 zł
249.00 zł(-17%) -
C# is undeniably one of the most versatile programming languages available to engineers today. With this comprehensive guide, you'll learn just how powerful the combination of C# and .NET can be. Author Ian Griffiths guides you through C# 12.0 and .NET 8 fundamentals and techniques for building c...(228.65 zł najniższa cena z 30 dni)
250.94 zł
289.00 zł(-13%) -
Learn how to get started with Futures Thinking. With this practical guide, Phil Balagtas, founder of the Design Futures Initiative and the global Speculative Futures network, shows you how designers and futurists have made futures work at companies such as Atari, IBM, Apple, Disney, Autodesk, Luf...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
156.65 zł
189.00 zł(-17%) -
Augmented Analytics isn't just another book on data and analytics; it's a holistic resource for reimagining the way your entire organization interacts with information to become insight-driven.Moving beyond traditional, limited ways of making sense of data, Augmented Analytics provides a dynamic,...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
182.05 zł
219.00 zł(-17%) -
Learn how to prepare for—and pass—the Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) certification exam. This practical guide serves as both a study guide and point of entry for practitioners looking to explore and adopt cloud native technologies. Adrián González Sánchez ...
Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide
(169.14 zł najniższa cena z 30 dni)177.65 zł
209.00 zł(-15%) -
Python is an excellent way to get started in programming, and this clear, concise guide walks you through Python a step at a time—beginning with basic programming concepts before moving on to functions, data structures, and object-oriented design. This revised third edition reflects the gro...(149.92 zł najniższa cena z 30 dni)
149.82 zł
179.00 zł(-16%)
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
![Loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
![ajax-loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
Oceny i opinie klientów: TensorFlow for Deep Learning. From Linear Regression to Reinforcement Learning Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh (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.