Bewertung:
Das Buch ist ein umfassender und gut strukturierter Leitfaden zu TensorFlow 2.0, der sich an ein breites Publikum von Studenten bis hin zu professionellen Datenwissenschaftlern richtet. Es deckt eine Reihe von Themen ab, darunter Bildverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache und fortgeschrittene Techniken, und bietet gleichzeitig praktische Übungen und hochwertige Codebeispiele.
Vorteile:⬤ Umfassende Abdeckung von TensorFlow
⬤ Zugänglich für verschiedene Zielgruppen
⬤ Gute Ausgewogenheit von Theorie und Praxis
⬤ Enthält praktische Übungen
⬤ Gut illustriert mit hochwertigem Code
⬤ Deckt fortgeschrittene Themen wie benutzerdefinierte Verlustfunktionen und MLOps ab
⬤ Geschickte Behandlung der Bereitstellung.
⬤ Der Inhalt kann aufgrund neuer TensorFlow-Versionen veraltet sein
⬤ Potenziell überwältigend für Anfänger
⬤ Der Umfang des Buches (über 600 Seiten) könnte entmutigend sein.
(basierend auf 5 Leserbewertungen)
Tensorflow in Action
Entschlüsseln Sie die TensorFlow-Design-Geheimnisse hinter erfolgreichen Deep-Learning-Anwendungen! Der StackOverflow-Mitarbeiter Thushan Ganegedara bringt Ihnen in diesem praktischen Leitfaden die neuen Funktionen von TensorFlow 2 bei.
In TensorFlow in Aktion werden Sie lernen:
Die Grundlagen von TensorFlow.
Implementieren von Deep Learning Netzwerken.
Die Auswahl einer High-Level Keras API für die Erstellung von Modellen mit Vertrauen.
Das Schreiben umfassender End-to-End-Datenpipelines.
Erstellen von Modellen für Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung.
Verwendung von vortrainierten NLP-Modellen.
Aktuelle Algorithmen wie Transformatoren, Aufmerksamkeitsmodelle und ElMo.
In TensorFlow in Action werden Sie die neueste Version von Googles erstaunlichem TensorFlow-Framework kennenlernen und lernen, unglaubliche Deep-Learning-Anwendungen zu erstellen. Der Autor Thushan Ganegedara verwendet witzige Geschichten, praktische Beispiele und Erklärungen hinter den Kulissen, um Konzepte zu entmystifizieren, die sonst in dichten akademischen Abhandlungen gefangen sind. Während Sie in moderne Deep-Learning-Techniken wie Transformator- und Aufmerksamkeitsmodelle eintauchen, profitieren Sie von den einzigartigen Erkenntnissen eines Top-StackOverflow-Mitarbeiters für Deep Learning und NLP.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Über die Technologie.
Das TensorFlow-Framework von Google ist das Herzstück des modernen Deep Learning. Mit praktischen Funktionen wie Multi-GPU-Unterstützung, Netzwerkdatenvisualisierung und einfachen Produktionspipelines mit TensorFlow Extended (TFX) bietet TensorFlow den effizientesten Weg zu professionellen KI-Anwendungen. Und die Keras-Bibliothek, die vollständig in TensorFlow 2 integriert ist, macht es zu einem Kinderspiel, selbst komplexe Modelle für Vision, Sprache und mehr zu erstellen und zu trainieren.
Über das Buch.
TensorFlow in Action lehrt Sie, Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow 2 zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen. In diesem praktischen Tutorial bauen Sie wiederverwendbare Fähigkeiten auf, während Sie produktionsreife Anwendungen wie einen Französisch-Englisch-Übersetzer und ein neuronales Netzwerk erstellen, das Belletristik schreiben kann. Sie werden die ausführlichen Erklärungen zu schätzen wissen, die von den DL-Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Anwendungen in NLP, Bildverarbeitung und MLOps reichen und wichtige Details enthalten, auf die Sie immer wieder zurückgreifen werden.
Was drin ist.
Deckt TensorFlow 2. 9 ab.
Neueste Algorithmen einschließlich Transformatoren, Aufmerksamkeitsmodelle und ElMo.
Bauen Sie auf vortrainierten Modellen auf.
Schreiben von End-to-End-Datenpipelines mit TFX.
Über den Leser.
Für Python-Programmierer mit grundlegenden Deep-Learning-Kenntnissen.
Über den Autor.
Thushan Ganegedara ist ein leitender ML-Ingenieur bei Canva und TensorFlow-Experte. Er hat einen Doktortitel in maschinellem Lernen von der University of Sydney.
Inhaltsverzeichnis.
TEIL 1 GRUNDLAGEN VON TENSORFLOW 2 UND DEEP LEARNING.
1 Die erstaunliche Welt von TensorFlow.
2 TensorFlow 2.
3 Keras und Datenabfrage in TensorFlow 2.
4 Zehenspitzen in Deep Learning eintauchen.
5 Stand der Technik beim Deep Learning: Transformers.
TEIL 2 LOOK MA, NO HANDS! TIEFE NETZWERKE IN DER REALEN WELT.
6 Maschinen das Sehen beibringen: Bildklassifizierung mit CNNs.
7 Maschinen besser sehen lehren: Verbesserung von CNNs und deren Bekenntnis.
8 Die Dinge auseinanderhalten: Bildsegmentierung.
9 Natürliche Sprachverarbeitung mit TensorFlow: Stimmungsanalyse.
10 Natürliche Sprachverarbeitung mit TensorFlow: Sprachmodellierung.
TEIL 3 FORTGESCHRITTENE TIEFE NETZWERKE FÜR KOMPLEXE PROBLEME.
11 Sequenz-zu-Sequenz-Lernen: Teil 1.
12 Sequenz-zu-Sequenz-Lernen: Teil 2.
13 Transformatoren.
14 TensorBoard: Der große Bruder von TensorFlow.
15 TFX: MLOps und die Bereitstellung von Modellen mit TensorFlow.
| ISBN: | 9781617298349 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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