Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.
A PocketPrimer bestseller-sorozat részeként ez a könyv a gépi tanulás és a mélytanulás/TensorFlow témakörökre való felkészítést szolgálja. A Python gyors bevezetésével kezdődik, majd a NumPy, Pandas, Matplotlib és scikit-learn fejezetek következnek. Az utolsó két fejezet a TensorFlow 1. x kódminták választékát tartalmazza, beleértve a TensorFlowDataset részletes kódmintáit (amelyet a TensorFlow 2 is nagymértékben használ). A TensorFlow Datasetreferál a tf. data osztályaira. Dataset névtérre, amely lehetővé teszi a programozók számára, hogy egy vagy több adatforrásból származó adatok alapján egy adatvezetéket építsenek fel az úgynevezett lazyoperátorok, pl. map(), filter(), batch() és így tovább, metódusok láncolatával.
A forráskódot tartalmazó kísérőfájlok letölthetők a kiadótól a info@merclearning.com címen.
Jellemzők:
⬤ A gyakorlati bevezetés a Python, NumPy, Pandas, Matplotlib és a TensorFlow1. x bevezető aspektusaiba.
⬤ Megfelelő NumPy/Pandaskódmintákat tartalmaz, amelyek jellemzőek a gépi tanulás témakörökben, valamint hasznosTensorFlow 1. x kódmintákat a mélytanulás/TensorFlow témakörökben.
⬤ Tartalmaz számos példát a TensorFlow adathalmaz APIswith lazy operátorok, pl. map(), filter(), batch(), take() és metódusláncok ilyen operátorok.
⬤ Feltételezi, hogy az olvasónak nagyon kevés tapasztalata van.
⬤ Kísérő fájlok az összes forráskód példával (letölthető a kiadótól).
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)