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Sinopsis
Learn how to solve challenging machine learning problems with TensorFlow, Googleâ s revolutionary new software library for deep learning. If you have some background in basic linear algebra and calculus, this practical book introduces machine-learning fundamentals by showing you how to design systems capable of detecting objects in images, understanding text, analyzing video, and predicting the properties of potential medicines.
TensorFlow for Deep Learning teaches concepts through practical examples and helps you build knowledge of deep learning foundations from the ground up. Itâ s ideal for practicing developers with experience designing software systems, and useful for scientists and other professionals familiar with scripting but not necessarily with designing learning algorithms.
- Learn TensorFlow fundamentals, including how to perform basic computation
- Build simple learning systems to understand their mathematical foundations
- Dive into fully connected deep networks used in thousands of applications
- Turn prototypes into high-quality models with hyperparameter optimization
- Process images with convolutional neural networks
- Handle natural language datasets with recurrent neural networks
- Use reinforcement learning to solve games such as tic-tac-toe
- Train deep networks with hardware including GPUs and tensor processing units
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Acerca del autor
Bharath Ramsundar received a BA and BS from UC Berkeley in EECS and Mathematics and was valedictorian of his graduating class in mathematics. He is currently a PhD student in computer science at Stanford University with the Pande group. His research focuses on the application of deep-learning to drug-discovery. In particular, Bharath is the lead-developer and creator of DeepChem.io, an open source package founded on TensorFlow that aims to democratize the use of deep-learning in drug-discovery. He is supported by a Hertz Fellowship, the most selective graduate fellowship in the sciences. Reza Bosagh Zadeh is Founder CEO at Matroid and Adjunct Professor at Stanford University. His work focuses on Machine Learning, Distributed Computing, and Discrete Applied Mathematics. Reza received his PhD in Computational Mathematics from Stanford University under the supervision of Gunnar Carlsson. His awards include a KDD Best Paper Award and the Gene Golub Outstanding Thesis Award. He has served on the Technical Advisory Boards of Microsoft and Databricks.
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- EditorialO'Reilly Media
- Año de publicación2018
- ISBN 10 1491980451
- ISBN 13 9781491980453
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de páginas254
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TensorFlow for Deep Learning: From Linear Regression to Reinforcement Learning
Publicado por
O'Reilly Media, 2018
ISBN 10: 1491980451
ISBN 13: 9781491980453
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Tensorflow for Deep Learning : From Linear Regression to Reinforcement Learning
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O'Reilly Media, 2018
ISBN 10: 1491980451
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TensorFlow for Deep Learning
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TensorFlow for Deep Learning: From Linear Regression to Reinforcement Learning
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O'Reilly Media, 2018
ISBN 10: 1491980451
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Tensorflow for Deep Learning : From Linear Regression to Reinforcement Learning
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Tensorflow for Deep Learning: From Linear Regression to Reinforcement Learning (Paperback or Softback)
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TensorFlow for Deep Learning
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