ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Machine Learning Using TensorFlow Cookbook

(ebook) (audiobook) (audiobook) Język publikacji: angielski
Machine Learning Using TensorFlow Cookbook Alexia Audevart, Konrad Banachewicz, Luca Massaron - okładka książki

Machine Learning Using TensorFlow Cookbook Alexia Audevart, Konrad Banachewicz, Luca Massaron - okładka książki

Machine Learning Using TensorFlow Cookbook Alexia Audevart, Konrad Banachewicz, Luca Massaron - okładka audiobooka MP3

Machine Learning Using TensorFlow Cookbook Alexia Audevart, Konrad Banachewicz, Luca Massaron - okładka audiobooks CD

Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
416
3w1 w pakiecie:
     PDF
     ePub
     Mobi

Ebook

119,00 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

The independent recipes in Machine Learning Using TensorFlow Cookbook will teach you how to perform complex data computations and gain valuable insights into your data. Dive into recipes on training models, model evaluation, sentiment analysis, regression analysis, artificial neural networks, and deep learning - each using Google's machine learning library, TensorFlow.

This cookbook covers the fundamentals of the TensorFlow library, including variables, matrices, and various data sources. You'll discover real-world implementations of Keras and TensorFlow and learn how to use estimators to train linear models and boosted trees, both for classification and regression.

Explore the practical applications of a variety of deep learning architectures, such as recurrent neural networks and Transformers, and see how they can be used to solve computer vision and natural language processing (NLP) problems.

With the help of this book, you will be proficient in using TensorFlow, understand deep learning from the basics, and be able to implement machine learning algorithms in real-world scenarios.

O autorze książki

1 Alexia Audevart, Konrad Banachewicz, Luca Massaron

Luca Massaron specjalizuje się w statystycznych analizach wieloczynnikowych, uczeniu maszynowym, statystyce, eksploracji danych i algorytmice. Pasjonuje się potencjałem, jaki drzemie w nauce o danych.

Zamknij

Wybierz metodę płatności