要学习TensorFlow2.0?看这本新书《使用TF2.0-Python实现深度学习模型》177页pdf新书+实例代码

2019 年 12 月 29 日 专知

【导读】本书介绍了TensorFlow2.0 在深度学习中的应用。本书共分成三个部分,分别是使用TensorFlow2.0进行数据分析、使用TensorFlow2.0 构建机器学习与深度学习的模型和TensorFlow在企业界的应用。



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Google一直是引入突破性技术和产品的先驱。在效率和规模方面,TensorFlow也不例外,因此,编写本书只是向读者介绍TensorFlow核心团队所做的这些重要更改。本书着重于机器学习方面的TensorFlow的不同应用,并更深入地探讨了方法的最新变化。对于那些想要用TensorFlow进行机器学习的人来说,这本书是一个很好的参考点。本书分为三个部分。


  • 第一部分:使用TensorFlow 2.0进行数据处理。

  • 第二部分:使用TensorFlow 2.0构建机器学习和深度学习模型。它还包括使用TensorFlow 2.0的神经语言编程(NLP)。

  • 第三部分介绍了如何在环境中保存和部署TensorFlow 2.0模型。


这本书对数据分析人员和数据工程师也很有用,因为它涵盖了使用TensorFlow 2.0处理大数据的步骤。想要过渡到数据科学和机器学习领域的读者也会发现,本书提供了实用的入门指南,以后可能会出现更复杂的方面。书中提供的案例研究和示例使您很容易理解和理解相关的基本概念。本书的优势在于其简单性以及将机器学习应用于有意义的数据集。


【作者简介】

Pramod Singh是沃尔玛实验室的机器学习专家。他在机器学习,深度学习,人工智能,数据工程,设计算法和应用程序开发方面拥有丰富的动手经验。他在多个数据项目上工作了十多年。他是著有三本书:Machine Learning with PySpark,Learn PySpark和Learn TensorFlow 2.0.。Pramod获得了孟买大学电气工程学士学位和Symbiosis大学工商管理硕士学位。他还拥有IIM–Calcutta的数据科学证书。

Avinash Manure是Publicis Sapient的高级数据科学家,在使用数据解决现实世界业务挑战方面拥有八年以上的经验。他精通部署复杂的机器学习和统计建模算法/技术,以识别模式并为关键利益相关者和组织领导者提取有价值的见解。Avinash拥有孟买大学电子工程学士学位,并拥有浦那大学的市场营销MBA。

内容介绍


目录:

  • Chapter 1:tenforflow 2.0介绍

    • tensor

    • TensorFlow 1.0与 Tensorflow 2.0的对比

    • Tensorflow 2.0安装于基础操作

  • Chapter 2:tenforflow 与监督学习

    • 监督机器学习是什么

    • TF2.0实现线性回归

    • 使用TF和Keras的线性回归应用

    • TF2.0实现逻辑回归

    • TF2.0实现boosted树

  • Chapter 3:tenforflow与深度神经网络

    • 什么是神经网络

    • 前向传播与反向传播

    • TF2.0构建神经网络

    • 深度神经网络

    • TF2.0构建深度神经网络

    • 使用Keras模型估量

    • 总结

  • Chapter 4:图片与Tensorflow

    • 图片处理

    • 卷积神经网络

    • TF2.0与卷积神经网络

    • 迁移学习

    • TF2.0与变分自编码器

    • 总结

  • Chapter 5:TF2.0与自然语言处理(NLP)

    • NLP概述

    • 文本处理

    • 文本分类与TF

    • TF projector

  • Chapter 6:TF模型

    • TF部署

    • 模型部署的Python

    • 基于TF的Keras模型


本书的第一章介绍了TensorFlow2.0的一些新性能、安装方法以及基础的操作。

本书的第二章介绍了使用TensorFlow2.0 做构建监督学习模型。



本书的第三章介绍了如何使用TensorFlow2.0 构建神经网络与深度学习模型。

本书的第四章介绍了如何使用TensorFlow2.0 构建实现图片处理,如构建卷积神经网络、VAE等。

本书的第五章介绍了如何使用TensorFlow2.0 构建自然语言处理模型,包括虚线嵌入、文本分类等。

本书的第六章介绍了TensorFlow2.0 在实际生产环境中的应用。

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