Autor Manure, Avinash
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TÃtulo : Learn TensorFlow 2.0 : Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python Tipo de documento: documento electrónico Autores: Singh, Pramod, Autor ; Manure, Avinash, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Berkeley, CA : Apress Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XVI, 164 p. 126 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-1-4842-5558-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Python (lenguaje de programa informático) Software de código abierto Pitón Fuente abierta Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Aprenda a utilizar TensorFlow 2.0 para crear modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con ejemplos completos. El libro comienza con la introducción del marco TensorFlow 2.0 y los principales cambios desde su última versión. A continuación, se centra en la creación de modelos de aprendizaje automático supervisado utilizando TensorFlow 2.0. También demuestra cómo construir modelos utilizando estimadores de clientes. Además, explica cómo utilizar la API de TensorFlow 2.0 para crear modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para la clasificación de imágenes utilizando parámetros estándar y personalizados. Revisará las predicciones de secuencia, guardará, entregará, implementará y estandarizará conjuntos de datos y luego implementará estos modelos en producción. Todo el código presentado en el libro estará disponible en forma de scripts ejecutables en Github, lo que le permitirá probar los ejemplos y ampliarlos de formas interesantes. Usted: Revisará las nuevas caracterÃsticas de TensorFlow 2.0 Usará TensorFlow 2.0 para crear modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo Realizará predicciones de secuencias usando TensorFlow 2.0 Implementará modelos de TensorFlow 2.0 con ejemplos prácticos. Nota de contenido: Chapter 1: Introduction to TensorFlow 2.0 -- Chapter 2: Supervised Learning with TensorFlow 2.0 -- Chapter 3: Neural Networks and Deep Learning with TensorFlow 2.0 -- Chapter 4: Images with TensorFlow 2.0 -- Chapter 5: NLP Modeling with TensorFlow 2.0 -- Chapter 6: TensorFlow Models in Production. . En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Learn TensorFlow 2.0 : Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python [documento electrónico] / Singh, Pramod, Autor ; Manure, Avinash, Autor . - 1 ed. . - Berkeley, CA : Apress, 2020 . - XVI, 164 p. 126 ilustraciones.
ISBN : 978-1-4842-5558-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia artificial Python (lenguaje de programa informático) Software de código abierto Pitón Fuente abierta Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Aprenda a utilizar TensorFlow 2.0 para crear modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con ejemplos completos. El libro comienza con la introducción del marco TensorFlow 2.0 y los principales cambios desde su última versión. A continuación, se centra en la creación de modelos de aprendizaje automático supervisado utilizando TensorFlow 2.0. También demuestra cómo construir modelos utilizando estimadores de clientes. Además, explica cómo utilizar la API de TensorFlow 2.0 para crear modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para la clasificación de imágenes utilizando parámetros estándar y personalizados. Revisará las predicciones de secuencia, guardará, entregará, implementará y estandarizará conjuntos de datos y luego implementará estos modelos en producción. Todo el código presentado en el libro estará disponible en forma de scripts ejecutables en Github, lo que le permitirá probar los ejemplos y ampliarlos de formas interesantes. Usted: Revisará las nuevas caracterÃsticas de TensorFlow 2.0 Usará TensorFlow 2.0 para crear modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo Realizará predicciones de secuencias usando TensorFlow 2.0 Implementará modelos de TensorFlow 2.0 con ejemplos prácticos. Nota de contenido: Chapter 1: Introduction to TensorFlow 2.0 -- Chapter 2: Supervised Learning with TensorFlow 2.0 -- Chapter 3: Neural Networks and Deep Learning with TensorFlow 2.0 -- Chapter 4: Images with TensorFlow 2.0 -- Chapter 5: NLP Modeling with TensorFlow 2.0 -- Chapter 6: TensorFlow Models in Production. . En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
