Tensorflow 2.0 lernen: Maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle mit Python implementieren

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Tensorflow 2.0 lernen: Maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle mit Python implementieren (Pramod Singh)

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Originaltitel:

Learn Tensorflow 2.0: Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python

Inhalt des Buches:

Lernen Sie, wie Sie TensorFlow 2. 0 verwenden können, um Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning mit vollständigen Beispielen zu erstellen.

Das Buch beginnt mit einer Einführung in das TensorFlow 2. 0 Framework und den wichtigsten Änderungen gegenüber der letzten Version. Als nächstes konzentriert es sich auf die Erstellung von Modellen des überwachten maschinellen Lernens mit TensorFlow 2. 0. Es zeigt auch, wie man Modelle mit Kundenschätzern erstellt. Außerdem wird erklärt, wie man die TensorFlow 2.0 API verwendet, um Machine Learning und Deep Learning Modelle für die Bildklassifizierung zu erstellen, wobei sowohl Standard- als auch benutzerdefinierte Parameter verwendet werden.

Sie werden Sequenzvorhersagen, Speichern, Bereitstellen und standardisierte Datensätze überprüfen und diese Modelle dann in der Produktion einsetzen. Der gesamte im Buch vorgestellte Code wird in Form von ausführbaren Skripten auf Github verfügbar sein, so dass Sie die Beispiele ausprobieren und auf interessante Weise erweitern können.

(Was Sie lernen werden)

⬤ Überprüfen Sie die neuen Funktionen von TensorFlow 2. 0.

⬤ Verwenden Sie TensorFlow 2. 0, um Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning zu erstellen.

⬤ Führen Sie Sequenzvorhersagen mit TensorFlow 2. 0 durch.

⬤ TensorFlow 2. 0 Modelle mit praktischen Beispielen einführen.

Who This Book Is For

Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles und tiefes Lernen.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781484255605
Autor:
Verlag:
Einband:Taschenbuch

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)