最新TensorFlow 2.0机器学习实用指南—第二版(附下载)

2019 年 5 月 14 日 专知
最新TensorFlow 2.0机器学习实用指南—第二版(附下载)

【导读】自2015年11月TensorFlow第一个开源版本发布以来,它便迅速跻身于最激动人心的机器学习库的行列,并在科研、产品和教育等领域正在得到日益广泛的应用。这个库也在不断地得到改进、充实和优化。今天给大家推荐一本偏实战的教程《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition》第二版,使用最新TensorFlow 2的官方高级API,帮助你直观地理解构建智能系统的概念和工具。从业者将学习一系列可以在工作中快速使用的技术。第1部分使用Scikit-Learn来介绍基本的机器学习任务,例如简单的线性回归。第2部分已经过重大更新,采用Keras和TensorFlow 2.0引导读者通过使用深度神经网络的更先进的机器学习方法。通过每章的练习来帮助你应用所学知识,你只需要编程经验即可开始使用。


Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition



本书简介




通过近年来一系列的突破,深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在,即使对这种技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现能够从数据中学习的程序。这本畅销书的最新版本使用了具体的例子、最少理论和可复现的Python框架,帮助您直观地理解用于构建人工智能系统的概念和工具。


您将学习一系列可以快速使用的技术。每一章都有练习来帮助你应用所学,你所需要的只是编程经验。所有代码都已更新为TensorFlow 2和最新版本的Scikit-Learn和其他库。

  • 探索Keras API, TensorFlow 2的官方高级API

  • 使用TensorFlow的数据API、分发策略API和TensorFlow扩展平台(TFX)对TensorFlow模型进行产品化

  • 部署在Google Cloud ML引擎或移动设备上使用TFLite

  • 学习新的和扩展的主题,包括聚类、异常检测、对象检测、语义分割、注意力机制、语言模型、GANs等


相关代码




  • https://github.com/ageron/handson-ml2

 

参考链接:

https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/


目录



 


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Google发布的第二代深度学习系统TensorFlow

【导读】自2015年11月TensorFlow第一个开源版本发布以来,它便迅速跻身于最激动人心的机器学习库的行列,并在科研、产品和教育等领域正在得到日益广泛的应用。这个库也在不断地得到改进、充实和优化。今天给大家推荐一本偏实战的教程《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition》第二版,使用最新TensorFlow 2的官方高级API,帮助你直观地理解构建智能系统的概念和工具。从业者将学习一系列可以在工作中快速使用的技术。第1部分使用Scikit-Learn来介绍基本的机器学习任务,例如简单的线性回归。第2部分已经过重大更新,采用Keras和TensorFlow 2.0引导读者通过使用深度神经网络的更先进的机器学习方法。通过每章的练习来帮助你应用所学知识,你只需要编程经验即可开始使用。

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition

▌本书简介

通过近年来一系列的突破,深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在,即使对这种技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现能够从数据中学习的程序。这本畅销书的最新版本使用了具体的例子、最少理论和可复现的Python框架,帮助您直观地理解用于构建人工智能系统的概念和工具。

您将学习一系列可以快速使用的技术。每一章都有练习来帮助你应用所学,你所需要的只是编程经验。所有代码都已更新为TensorFlow 2和最新版本的Scikit-Learn和其他库。

  • 探索Keras API, TensorFlow 2的官方高级API
  • 使用TensorFlow的数据API、分发策略API和TensorFlow扩展平台(TFX)对TensorFlow模型进行产品化
  • 部署在Google Cloud ML引擎或移动设备上使用TFLite
  • 学习新的和扩展的主题,包括聚类、异常检测、对象检测、语义分割、注意力机制、语言模型、GANs等

▌相关代码

https://github.com/ageron/handson-ml2

参考链接: https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/

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书名: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

主要内容:

这本书分为两个部分。

第一部分,机器学习的基础知识,涵盖以下主题:

  • 什么是机器学习?它被试图用来解决什么问题?机器学习系统的主要类别和基本概念是什么?
  • 典型的机器学习项目中的主要步骤。
  • 通过拟合数据来学习模型。
  • 优化成本函数(cost function)。
  • 零、前言
  • 处理,清洗和准备数据。
  • 选择和设计特征。
  • 使用交叉验证选择一个模型并调整超参数。
  • 机器学习的主要挑战,特别是欠拟合和过拟合(偏差和方差权衡)。
  • 对训练数据进行降维以对抗 the curse of dimensionality(维度诅咒)
  • 最常见的学习算法:线性和多项式回归, Logistic 回归,k-最近邻,支持向量机,决策 树,随机森林和集成方法。

第二部分,神经网络和深度学习,包括以下主题:

  • 什么是神经网络?它们有啥优势?
  • 使用 TensorFlow 构建和训练神经网络。
  • 最重要的神经网络架构:前馈神经网络,卷积网络,递归网络,长期短期记忆网络 (LSTM)和自动编码器。
  • 训练深度神经网络的技巧。
  • 对于大数据集缩放神经网络。
  • 强化学习。

第一部分主要基于 scikit-learn ,而第二部分则使用 TensorFlow 。 注意:不要太急于深入学习到核心知识:深度学习无疑是机器学习中最令人兴奋的领域之 一,但是你应该首先掌握基础知识。而且,大多数问题可以用较简单的技术很好地解决(而 不需要深度学习),比如随机森林和集成方法(我们会在第一部分进行讨论)。如果你拥有 足够的数据,计算能力和耐心,深度学习是最适合复杂的问题的,如图像识别,语音识别或 自然语言处理。

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Hands on Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow - 中文版.pdf
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简介: 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。第一篇: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。

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
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题目: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition

书籍简介: 通过最近的一系列突破,深度学习促进了整个机器学习领域的发展。现在,即使对这项技术一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现能够从数据中学习的程序。这本实用的书告诉你怎么做。通过使用具体的例子、最小理论和两个可用于生产的Python框架Scikit Learn和TensorFlow的作者Aurélien Géron帮助您直观地理解用于构建智能系统的概念和工具。您将学习一系列技术,从简单的线性回归开始,然后进入深层神经网络。每一章的练习都有助于你应用你所学的知识。

  • 探索机器学习领域,特别是神经网络

  • 使用Scikit Learn端到端跟踪示例机器学习项目

  • 探索几种训练模型,包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法

  • 利用TensorFlow库建立和训练神经网络

  • 深入研究神经网络结构,包括卷积网络、递归网络和深度强化学习

  • 学习深度神经网络的训练和缩放技术

作者简介: Aurélien Géron,Kiwisoft的机器学习顾问,也是畅销书《与Scikit-Learn、Keras和TensorFlow一起进行机器学习》的作者。此前,他曾领导YouTube的视频分类团队,是Wifirst的创始人和首席技术官,并在多个领域担任顾问:金融(摩根大楼和法国兴业银行)、国防(加拿大国防部)和医疗(输血)。他还出版了一些技术书籍(关于c++、WiFi和互联网架构),他是巴黎多芬大学的讲师。

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本书的作者是Aurélien Géron,一名机器学习顾问。作为一名前Google职员,在2013至2016年间,他领导了YouTube视频分类团队。在2002至2012年间,他身为法国主要的无线ISP Wifirst的创始人和CTO,在2001年他还是Polyconseil的创始人和CTO。本书通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架:Scikit-Learn和TensorFlow,作者Aurélien Géron会帮助你掌握构建智能系统所需要的概念和工具。你将会学习到各种技术,从简单的线性回归及发展到深度神经网络。

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