Машинное обучение и TensorFlow (pdf+epub)

PDF
Märgi loetuks
Kuidas lugeda raamatut pärast ostmist
Raamatu kirjeldus

Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем использовать современные системы распознавания лиц или алгоритмы прогнозирования на фондовом рынке, вам придется разобраться с соответствующим инструментарием и набором инструкций, чтобы затем без проблем создавать собственные системы.

Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель – познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач. От обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решать задачи классификации, кластеризации, регрессии и прогнозирования.

Täpsemad andmed
Vanusepiirang:
16+
Lisatud LitResi:
22 juuli 2019
Tõlke kuupäev:
2019
Kirjutamiskuupäev:
2018
Maht:
336 lk.
ISBN:
978-5-4461-0826-8
Kogusuurus:
23 MB
Lehekülgi kokku:
336
Lehekülje mõõdud:
165 x 233 мм
Tõlkija:
А. И. Демьяников
Copyright:
Питер
Kas raamat rikub seadust?
Raporteeri raamat
Raamat Нишант Шакла "Машинное обучение и TensorFlow (pdf+epub)" — laadige alla pdf või lugege tasuta. Kirjutage kommentaare ja ülevaateid, hääletage oma lemmiku poolt.
Raamat kuulub seeriasse
«Библиотека программиста (Питер)»
Дизайн для разработчиков (+ epub)
Тестирование веб-API (+ epub)
Объектно-ориентированный Python (+ epub)
-5%

Selle raamatu lugejad loevad ka

Отзывы 2

Сначала популярные
Ilyasikm

Лучше купить Орельен Жерон. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-learn и TensorFlow. Там намного больше информации и лучше объясняется . не тратьте деньги на этот кривой перевод.

Yve

Одни примеры, нет разбора того, как именно работают те или иные функции. Больше введение в основные архитектуры нейросетевых технологий, чем TensorFlow.

Оставьте отзыв