ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

TensorFlow Machine Learning Projects. Build 13 real-world projects with advanced numerical computations using the Python ecosystem

Język publikacji: 1
TensorFlow Machine Learning Projects. Build 13 real-world projects with advanced numerical computations using the Python ecosystem Ankit Jain, Armando Fandango, Amita Kapoor - okladka książki

TensorFlow Machine Learning Projects. Build 13 real-world projects with advanced numerical computations using the Python ecosystem Ankit Jain, Armando Fandango, Amita Kapoor - okladka książki

Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
322
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi

Ebook 29,90 zł najniższa cena z 30 dni

109,00 zł (-10%)
98,10 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

29,90 zł najniższa cena z 30 dni

Przenieś na półkę

Do przechowalni

TensorFlow has transformed the way machine learning is perceived. TensorFlow Machine Learning Projects teaches you how to exploit the benefits—simplicity, efficiency, and flexibility—of using TensorFlow in various real-world projects. With the help of this book, you’ll not only learn how to build advanced projects using different datasets but also be able to tackle common challenges using a range of libraries from the TensorFlow ecosystem.
To start with, you’ll get to grips with using TensorFlow for machine learning projects; you’ll explore a wide range of projects using TensorForest and TensorBoard for detecting exoplanets, TensorFlow.js for sentiment analysis, and TensorFlow Lite for digit classification.
As you make your way through the book, you’ll build projects in various real-world domains, incorporating natural language processing (NLP), the Gaussian process, autoencoders, recommender systems, and Bayesian neural networks, along with trending areas such as Generative Adversarial Networks (GANs), capsule networks, and reinforcement learning. You’ll learn how to use the TensorFlow on Spark API and GPU-accelerated computing with TensorFlow to detect objects, followed by how to train and develop a recurrent neural network (RNN) model to generate book scripts.
By the end of this book, you’ll have gained the required expertise to build full-fledged machine learning projects at work.

Wybrane bestsellery

O autorach książki

Ankit Jain jest naukowcem. Pracuje w oddziale badawczym Ubera, gdzie zajmuje się metodami głębokiego uczenia. Wcześniej wykładał na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley.

Armando Fandango specjalizuje się w dziedzinie głębokiego uczenia, uczenia maszynowego, rozproszonego przetwarzania danych i metod obliczeniowych. Jest konsultantem, projektantem i autorem książek.

Amita Kapoor od dwudziestu lat wykłada wiedzę o sieciach neuronowych na Uniwersytecie w Delhi. Interesuje się uczeniem maszynowym, sieciami neuronowymi, robotyką oraz buddyzmem i etyką w sztucznej inteligencji.

Ankit Jain, Armando Fandango, Amita Kapoor - pozostałe książki

Packt Publishing - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
98,10 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności