Deep Learning with TensorFlow and Keras - Third Edition : Build and deploy supervised, unsupervised, deep, and reinforcement learning models
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
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Vendedor de AbeBooks desde 14 de agosto de 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Build cutting edge machine and deep learning systems for the lab, production, and mobile devices.Purchase of the print or Kindle book includes a free Elektronisches Buch in PDF format.Key Features:Understand the fundamentals of deep learning and machine learning through clear explanations and extensive code samplesImplement graph neural networks, transformers using Hugging Face and TensorFlow Hub, and joint and contrastive learningLearn cutting-edge machine and deep learning techniquesBook Description:Deep Learning with TensorFlow and Keras teaches you neural networks and deep learning techniques using TensorFlow (TF) and Keras. You'll learn how to write deep learning applications in the most powerful, popular, and scalable machine learning stack available.TensorFlow 2.x focuses on simplicity and ease of use, with updates like eager execution, intuitive higher-level APIs based on Keras, and flexible model building on any platform. This book uses the latest TF 2.0 features and libraries to present an overview of supervised and unsupervised machine learning models and provides a comprehensive analysis of deep learning and reinforcement learning models using practical examples for the cloud, mobile, and large production environments.This book also shows you how to create neural networks with TensorFlow, runs through popular algorithms (regression, convolutional neural networks (CNNs), transformers, GANs, recurrent neural networks (RNNs), natural language processing (NLP), and Graph Neural Networks (GNNs)), covers working example apps, and then dives into TF in production, TF mobile, and TensorFlow with AutoML.What You Will Learn:Learn how to use the popular GNNs with TensorFlow to carry out graph mining tasksDiscover the world of transformers, from pretraining to fine-tuning to evaluating themApply self-supervised learning to natural language processing, computer vision, and audio signal processingCombine probabilistic and deep learning models using TensorFlow ProbabilityTrain your models on the cloud and put TF to work in real environmentsBuild machine learning and deep learning systems with TensorFlow 2.x and the Keras APIWho this book is for:This hands-on machine learning book is for Python developers and data scientists who want to build machine learning and deep learning systems with TensorFlow. This book gives you the theory and practice required to use Keras, TensorFlow, and AutoML to build machine learning systems.Some machine learning knowledge would be useful. We don't assume TF knowledge.…
N° de ref. del artículo 9781803232911
- Título
- Deep Learning with TensorFlow and Keras - Third Edition : Build and deploy supervised, unsupervised, deep, and reinforcement learning models
- Autor
- Amita Kapoor
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1803232919
- ISBN 13
- 9781803232911
- Edición
- 3ª Edición
- Peso del artículo
- 1280 gramos
- Dimensiones
- 235x191x38 mm
Build cutting edge machine and deep learning systems for the lab, production, and mobile devices
Key Features
- Understand the fundamentals of deep learning and machine learning through clear explanations and extensive code samples
- Implement graph neural networks, transformers using Hugging Face and TensorFlow Hub, and joint and contrastive learning
- Learn cutting-edge machine and deep learning techniques
Book Description
Deep Learning with TensorFlow and Keras teaches you neural networks and deep learning techniques using TensorFlow (TF) and Keras. You'll learn how to write deep learning applications in the most powerful, popular, and scalable machine learning stack available.
TensorFlow 2.x focuses on simplicity and ease of use, with updates like eager execution, intuitive higher-level APIs based on Keras, and flexible model building on any platform. This book uses the latest TF 2.0 features and libraries to present an overview of supervised and unsupervised machine learning models and provides a comprehensive analysis of deep learning and reinforcement learning models using practical examples for the cloud, mobile, and large production environments.
This book also shows you how to create neural networks with TensorFlow, runs through popular algorithms (regression, convolutional neural networks (CNNs), transformers, generative adversarial networks (GANs), recurrent neural networks (RNNs), natural language processing (NLP), and graph neural networks (GNNs)), covers working example apps, and then dives into TF in production, TF mobile, and TensorFlow with AutoML.
What you will learn
- Learn how to use the popular GNNs with TensorFlow to carry out graph mining tasks
- Discover the world of transformers, from pretraining to fine-tuning to evaluating them
- Apply self-supervised learning to natural language processing, computer vision, and audio signal processing
- Combine probabilistic and deep learning models using TensorFlow Probability
- Train your models on the cloud and put TF to work in real environments
- Build machine learning and deep learning systems with TensorFlow 2.x and the Keras API
Who this book is for
This hands-on machine learning book is for Python developers and data scientists who want to build machine learning and deep learning systems with TensorFlow. This book gives you the theory and practice required to use Keras, TensorFlow, and AutoML to build machine learning systems.
Some machine learning knowledge would be useful. We don't assume TF knowledge.
Table of Contents
- Neural Networks Foundations with TF
- Regression and Classification
- Convolutional Neural Networks
- Word Embeddings
- Recurrent Neural Network
- Transformers
- Unsupervised Learning
- Autoencoders
- Generative Models
- Self-Supervised Learning
- Reinforcement Learning
- Probabilistic TensorFlow
- An Introduction to AutoML
- The Math Behind Deep Learning
- Tensor Processing Unit
- Other Useful Deep Learning Libraries
- Graph Neural Networks
- Machine Learning Best Practices
- TensorFlow 2 Ecosystem
- Advanced Convolutional Neural Networks
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Acerca del autor
Amita Kapoor taught and supervised research in neural networks and artificial intelligence for 20+ years as Associate Professor in SRCASW, University of Delhi. She now provides her expertise in AI and EduTech to various organizations and companies.
Antonio Gulli has a passion for establishing and managing global technological talent for innovation and execution. His core expertise is in cloud computing, deep learning, and search engines. Currently, Antonio works for Google in the Cloud Office of the CTO in Zurich, working on Search, Cloud Infra, Sovereignty, and Conversational AI.
Sujit Pal is a Technology Research Director at Elsevier Labs, an advanced technology group within the Reed-Elsevier Group of companies. His interests include semantic search, natural language processing, machine learning, and deep learning. At Elsevier, he has worked on several initiatives involving search quality measurement and improvement, image classification and duplicate detection, and annotation and ontology development for medical and scientific corpora.
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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