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TensorFlow 机器学习项目实战

内容简介

本书介绍了可以使用 TensorFlow 的多种情况,并通过真实世界的项目,向读者展示了如何使用 TensorFlow。本书还讲解了在实际环境中使用 TensorFlow 的创新方法。

主要介绍第二代机器学习与数值计算,提供了训练模型、机器学习、深度学习以及使用各种神经网络的项目,以此来讲解 TensorFlow 的应用领域,还讨论如何使用 TensorFlow 计算复杂数值。

本书在教读者使用 TensorFlow 的同时,还展示了如何使用张量来探究各层的数据。只需选定一个跟读者环境相匹配的项目,就能学到如何在产品中应用 TensorFlow 的相关知识。读完本书后,读者将能通过 TensorFlow 有效改善项目的速度和效率。

本书包括以下内容:

  • 加载、交互、剖析、处理和存储复杂数据集;
  • 使用先进的技术来解决分类和回归问题;
  • 使用线性回归模型预测简单时间序列的输出;
  • 使用逻辑回归方法预测时间序列在未来的结果;
  • 使用深度学习方法对图像进行分类;
  • 标定图像集,并使用包括卷积神经网络层的深度神经网络生成绘画图像;
  • 使用循环神经网络对时间信号进行预测并生成音乐。

适读人群

适合想要学习和了解 TensorFlow 和机器学习的读者阅读参考。如果读者具备一定的 C++ 和 Python 的经验,将能够更加轻松地阅读和学习本书。

作者简介

Rodolfo Bonnin 是一名系统工程师,同时也是阿根廷国立理工大学的博士生。他还在德国斯图加特大学进修过并行编程和图像理解的研究生课程。

他从2005年开始研究高性能计算,并在2008年开始研究和实现卷积神经网络,编写过一个同时支持 CPU 和 GPU 的神经网络前馈部分。最近,他一直在进行使用神经网络进行欺诈模式检测的工作,目前正在使用 ML 技术进行信号分类。

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  1. 本产品为《TensorFlow 机器学习项目实战》一书电子版全本内容,共计 24.5 万字。
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