Tensorflow 2.X meistern: Leistungsstarke neuronale Netze für strukturierte, unstrukturierte Datensätze und Zeitreihendaten implementieren

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Originaltitel:

Mastering Tensorflow 2.X: Implement Powerful Neural Nets Across Structured, Unstructured Datasets and Time Series Data

Inhalt des Buches:

Mastering TensorFlow 2. x ist ein Muss zum Lesen und Üben, wenn Sie daran interessiert sind, verschiedene Arten von neuronalen Netzen mit den High-Level-APIs von TensorFlow und Keras zu erstellen. Das Buch beginnt mit den Grundlagen von TensorFlow und neuronalen Netzwerkkonzepten und geht dann auf spezifische Themen wie Bildklassifikation, Objekterkennung, Zeitreihenvorhersage und Generative Adversarial Networks ein.

Während wir in diesem Buch mit TensorFlow 2. 6 arbeiten, wird sich die Version von Tensorflow mit der Zeit ändern; dennoch können Sie dieses Buch nutzen, um zu sehen, wie Tensorflow sich übertrifft. Dieses Buch beinhaltet die Verwendung eines lokalen Jupyter-Notebooks und die Verwendung von Google Colab in verschiedenen Anwendungsfällen, einschließlich GAN und Bildklassifizierungsaufgaben. Während Sie die Leistung von TensorFlow erkunden, deckt das Buch auch verschiedene Konzepte und detaillierte Erklärungen rund um Reinforcement Learning, Modelloptimierung und Zeitreihenmodelle ab.

(INHALTSVERZEICHNIS)

1. Erste Schritte mit TensorFlow 2. x.

2. Maschinelles Lernen mit TensorFlow 2. x.

3. Keras-basierte APIs.

4. Faltungsneuronale Netze in Tensorflow.

5. Textverarbeitung mit TensorFlow 2. x.

6. Zeitreihenvorhersage mit TensorFlow 2. x.

7. Verteiltes Training und Dateneingabe-Pipelines.

8. Verstärkungslernen.

9. Modell-Optimierung.

10. Generative adversarische Netze.

Weitere Daten des Buches:

• ISBN: 9789391392222
• Autor: Rajdeep Dua
• Verlag: Bpb Pubn
• Sprache: Englisch
• Einband: Taschenbuch