Dua, R: Keras Deep Learning Cookbook
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2018
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
Vendedor de IberLibro desde 9 de julio de 2020
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book gives you a practical, hands-on understanding of how you can leverage the power of Python and Keras to perform effective deep learning. It presents a unique problem-solution approach to tackle various problems in training different types of neural.
N° de ref. del artículo 464982892
- Título
- Dua, R: Keras Deep Learning Cookbook
- Autor
- Dua, Rajdeep|Ghotra, Manpreet Singh
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1788621751
- ISBN 13
- 9781788621755
Leverage the power of deep learning and Keras to develop smarter and more efficient data models
Key Features
- Understand different neural networks and their implementation using Keras
- Explore recipes for training and fine-tuning your neural network models
- Put your deep learning knowledge to practice with real-world use-cases, tips, and tricks
Book Description
Keras has quickly emerged as a popular deep learning library. Written in Python, it allows you to train convolutional as well as recurrent neural networks with speed and accuracy.
The Keras Deep Learning Cookbook shows you how to tackle different problems encountered while training efficient deep learning models, with the help of the popular Keras library. Starting with installing and setting up Keras, the book demonstrates how you can perform deep learning with Keras in the TensorFlow. From loading data to fitting and evaluating your model for optimal performance, you will work through a step-by-step process to tackle every possible problem faced while training deep models. You will implement convolutional and recurrent neural networks, adversarial networks, and more with the help of this handy guide. In addition to this, you will learn how to train these models for real-world image and language processing tasks.
By the end of this book, you will have a practical, hands-on understanding of how you can leverage the power of Python and Keras to perform effective deep learning
What you will learn
- Install and configure Keras in TensorFlow
- Master neural network programming using the Keras library
- Understand the different Keras layers
- Use Keras to implement simple feed-forward neural networks, CNNs and RNNs
- Work with various datasets and models used for image and text classification
- Develop text summarization and reinforcement learning models using Keras
Who this book is for
Keras Deep Learning Cookbook is for you if you are a data scientist or machine learning expert who wants to find practical solutions to common problems encountered while training deep learning models. A basic understanding of Python and some experience in machine learning and neural networks is required for this book.
Table of Contents
- Installing and Setting up Keras
- Working with datasets and models
- Data Preprocessing, Optimization and Visualization
- Classifying text using different Keras layers
- Implementing Convolutional Neural Networks
- Generative Adversarial Networks
- Implementing Recurrent Neural Networks
- Natural Language Processing using Keras Models
- Text summarization using Keras Models
- Reinforcement learning using Keras Models
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
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.
Manpreet Singh Ghotra has more than 15 years experience in software development for both enterprise and big data software. He is currently working at Salesforce on developing a machine learning platform/APIs using open source libraries and frameworks such as Keras, Apache Spark, and TensorFlow. He has worked on various machine learning systems, including sentiment analysis, spam detection, and anomaly detection. He was part of the machine learning group at one of the largest online retailers in the world, working on transit time calculations using Apache Mahout, and the R recommendation system, again using Apache Mahout. With a master's and postgraduate degree in machine learning, he has contributed to, and worked for, the machine learning community.
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Para más información, consulte: www.haendlerbund.de/faircommerce.
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 moluna, Greven, 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.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.