随着新代码、新项目和新章节的推出,第二版为读者提供了一个坚实的机器学习基础,并为读者提供了一个完整的学习概念。由NASA喷气推进实验室副首席技术官和首席数据科学家Chris Mattmann编写,所有的例子都伴随着可下载的Jupyter笔记本,以亲身体验用Python编写TensorFlow。新的和修订的内容扩大了核心机器学习算法的覆盖面,以及神经网络的进步,如VGG-Face人脸识别分类器和深度语音分类器。
https://www.manning.com/books/machine-learning-with-tensorflow-second-edition
使用TensorFlow的机器学习,第二版是使用Python和TensorFlow构建机器学习模型的完全指南。您将把核心ML概念应用于现实世界的挑战,如情感分析、文本分类和图像识别。实例演示了用于深度语音处理、面部识别和CIFAR-10自动编码的神经网络技术。