Bewertung:
Derzeit gibt es keine Leserbewertungen. Die Bewertung basiert auf 26 Stimmen.
Tensorflow 2 Pocket Reference: Building and Deploying Machine Learning Models
Diese einfach zu verwendende Referenz für TensorFlow 2 Design Patterns in Python wird Ihnen helfen, fundierte Entscheidungen für verschiedene Anwendungsfälle zu treffen. Der Autor KC Tung geht auf allgemeine Themen und Aufgaben in der Praxis von Data Science und maschinellem Lernen in Unternehmen ein, anstatt sich auf TensorFlow selbst zu konzentrieren.
Wann und warum sollten Sie Trainingsdaten mit NumPy oder einem Streaming-Datensatz füttern? Wie würden Sie Kreuzvalidierungen im Trainingsprozess einrichten? Wie nutzt man ein vortrainiertes Modell mit Transfer Learning? Wie führen Sie die Abstimmung der Hyperparameter durch? Nehmen Sie dieses Nachschlagewerk zur Hand und reduzieren Sie die Zeit, die Sie mit der Suche nach Optionen für Ihre TensorFlow Anwendungsfälle verbringen.
⬤ Verstehen Sie Best Practices in TensorFlow-Modellmustern und ML-Workflows.
⬤ Verwenden Sie Codeschnipsel als Vorlagen bei der Erstellung von TensorFlow-Modellen und -Workflows.
⬤ Sparen Sie Entwicklungszeit durch die Integration von vorgefertigten Modellen in TensorFlow Hub.
⬤ Fundierte Designentscheidungen über Dateneingabe, Trainingsparadigmen, Modellspeicherung und Inferencing treffen.
⬤ Gängige Szenarien wie Modellentwurfsstil, Dateneingabe-Workflow, Modelltraining und Tuning adressieren.
| ISBN: | 9781492089186 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 300 |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
