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Sinopsis
As part of the best-selling Pocket Primer series, this book is designed to introduce beginners to basic machine learning algorithms using TensorFlow 2. It is intended to be a fast-paced introduction to various core features of TensorFlow, with code samples that cover machine learning and TensorFlow basics. A comprehensive appendix contains some Keras-based code samples and the underpinnings of MLPs, CNNs, RNNs, and LSTMs. The material in the chapters illustrates how to solve a variety of tasks after which you can do further reading to deepen your knowledge. Companion files with all of the code samples are available for downloading from the publisher by emailing proof of purchase to info@merclearning.com. Features: Uses Python for code samples Covers TensorFlow 2 APIs and Datasets Includes a comprehensive appendix that covers Keras and advanced topics such as NLPs, MLPs, RNNs, LSTMs Features the companion files with all of the source code examples and figures (download from the publisher)
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Acerca del autor
Oswald Campesato specializes in Deep Learning, Python, Data Science, and generative AI. He is the author/co-author of over forty books including Google Gemini for Python, Data Cleaning, and GPT-4 for Developers (all Mercury Learning).
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- EditorialMercury Learning and Information
- Año de publicación2019
- ISBN 10 1683924606
- ISBN 13 9781683924609
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de edición1
- Número de páginas252
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TensorFlow 2 Pocket Primer (Computing)
Publicado por
Mercury Learning & Information, 2019
ISBN 10: 1683924606
ISBN 13: 9781683924609
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Tensorflow 2 Pocket Primer
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Campesato Oswald : Oswald Campesato (San Francisco, CA) is an adjunct instructor at UC-Santa Clara and specializes in Deep Learning, Java, Android, TensorFlow, and NLP. He is the author/co-author of over twenty-five books including TensorFlow 2 Po. Nº de ref. del artículo: 302610045
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