Bewertung:
Das Buch bietet einen umfassenden und praktischen Ansatz für Deep Learning mit TensorFlow 2.x und richtet sich sowohl an Anfänger als auch an erfahrene Datenwissenschaftler. Während es eine breite Palette von Themen mit anwendbaren Beispielen abdeckt, berichteten einige Leser über Probleme mit Quellcode-Fehlern und veralteten Informationen. Insgesamt wird das Buch für seine Klarheit und Relevanz gelobt, obwohl einige fanden, dass es bei fortgeschritteneren Themen an Tiefe mangelt.
Vorteile:⬤ Umfassende Abdeckung von Deep-Learning-Themen.
⬤ Klare und praktische Beispiele für praktisches Lernen.
⬤ Sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Praktiker geeignet.
⬤ Gut strukturiert mit leicht verständlichen Erklärungen.
⬤ Die Autoren sind anerkannte Experten auf diesem Gebiet.
⬤ Von Benutzern gemeldete Quellcode-Fehler und fehlende Dateien.
⬤ Einige Inhalte werden zu schnell erklärt und lassen den Leser mit Fragen zurück.
⬤ Mangelnde Tiefe bei bestimmten fortgeschrittenen Themen.
⬤ Einige Nutzer fanden, dass das Buch eher für Personen mit Vorkenntnissen im Bereich des maschinellen Lernens geeignet ist.
(basierend auf 25 Leserbewertungen)
Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras - Second Edition: Regression, ConvNets, GANs, RNNs, NLP, and more with TensorFlow 2 and the Keras API
Erstellen Sie maschinelle und Deep-Learning-Systeme mit dem neu veröffentlichten TensorFlow 2 und Keras für das Labor, die Produktion und mobile Geräte
Hauptmerkmale
⬤ Einführung und anschließende Nutzung von TensorFlow 2 und Keras von Anfang an.
⬤ Vermittelt wichtige Techniken des maschinellen und tiefen Lernens.
⬤ Versteht die Grundlagen von Deep Learning und maschinellem Lernen durch klare Erklärungen und umfangreiche Codebeispiele.
Buchbeschreibung
Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras, Second Edition lehrt neuronale Netzwerke und Deep-Learning-Techniken zusammen mit TensorFlow (TF) und Keras. Sie lernen, wie Sie Deep-Learning-Anwendungen mit dem leistungsstärksten, beliebtesten und skalierbarsten Stack für maschinelles Lernen schreiben können.
TensorFlow ist die Machine-Learning-Bibliothek der Wahl für professionelle Anwendungen, während Keras eine einfache und leistungsstarke Python-API für den Zugriff auf TensorFlow bietet. TensorFlow 2 bietet eine vollständige Keras-Integration und macht fortgeschrittenes maschinelles Lernen einfacher und bequemer als je zuvor.
Dieses Buch führt auch in neuronale Netze mit TensorFlow ein, geht durch die wichtigsten Anwendungen (Regression, ConvNets (CNNs), GANs, RNNs, NLP), deckt zwei funktionierende Beispielanwendungen ab und taucht dann in TF in der Produktion, TF mobile und die Verwendung von TensorFlow mit AutoML ein.
Was Sie lernen werden
⬤ Maschinelles Lernen und Deep-Learning-Systeme mit TensorFlow 2 und der Keras API erstellen.
⬤ Regressionsanalyse anwenden, der beliebteste Ansatz für maschinelles Lernen.
⬤ ConvNets (Convolutional Neural Networks) zu verstehen und zu verstehen, wie sie für Deep Learning Systeme wie z.B. Bildklassifizierer wesentlich sind.
⬤ GANs (generative adversarische Netze) verwenden, um neue Daten zu erstellen, die zu bestehenden Mustern passen.
⬤ RNNs (rekurrente neuronale Netze) zu entdecken, die Sequenzen von Eingaben intelligent verarbeiten können, indem sie einen Teil einer Sequenz verwenden, um einen anderen korrekt zu interpretieren.
⬤ Wenden Sie Deep Learning auf natürliche menschliche Sprache an und interpretieren Sie Texte in natürlicher Sprache, um eine angemessene Antwort zu geben.
⬤ Trainieren Sie Ihre Modelle in der Cloud und setzen Sie TF in realen Umgebungen ein.
⬤ Entdecken Sie, wie Google-Tools einfache ML-Workflows automatisieren können, ohne dass eine komplexe Modellierung erforderlich ist.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Dieses Buch richtet sich an Python-Entwickler und Datenwissenschaftler, die maschinelles Lernen und Deep-Learning-Systeme mit TensorFlow aufbauen wollen. Unabhängig davon, ob Sie sich bereits mit maschinellem Lernen beschäftigt haben oder nicht, vermittelt Ihnen dieses Buch die Theorie und Praxis, die Sie benötigen, um Keras, TensorFlow 2 und AutoML zu verwenden, um maschinelle Lernsysteme zu erstellen.
| ISBN: | 9781838823412 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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