Értékelés:
A könyv értékes forrásként szolgál mind a kezdők, mind a haladó felhasználók számára a Deep Learning területén, különösen a TensorFlow 2.0 használatával. Világos magyarázatokkal és gyakorlati példákkal szolgál, így alkalmas azok számára is, akik más technikai háttérből, például az adatmérnöki szakmából lépnek át. Van azonban egy panasz a gyenge nyomtatási minőségre.
Előnyök:⬤ A mélytanulás alapjainak és haladó témáinak átfogó lefedése, világos magyarázatok, gyakorlati példák a TensorFlow
⬤ 0 használatával, hasznos mind a tanuláshoz, mind a gyors referenciához, és alkalmas bizonyos technikai háttérrel rendelkező felhasználók számára.
Jelentett rossz nyomtatási minőség.
(3 olvasói vélemény alapján)
Tensorflow 2.X in the Colaboratory Cloud: An Introduction to Deep Learning on Google's Cloud Service
A TensorFlow 2.x használata a Google Colaboratory (Colab) termékével, amely ingyenes felhőszolgáltatást kínál Python programozóknak. A Colab különösen alkalmas a TensorFlow 2. x mélytanulási alkalmazások platformjaként. Megtanulja a Colab alapértelmezett telepítését a legfrissebb TensorFlow 2. x-nek, valamint a Colab könnyű hozzáférését a felhőben lévő GPU hardver gyorsításhoz a mélytanulási modellek gyors futtatásához. Ez a könyv lehetőséget kínál a mélytanulás alkalmazott módon történő megragadására, amelynek egyetlen követelménye egy internetkapcsolat. Minden mást - a Python, a TensorFlow 2. x, a GPU-támogatás és a Jupyter Notebooks - a Colab biztosít és készen áll a használatra.
A könyv a TensorFlow 2. x és a Google Colab felhőszolgáltatásának bemutatásával kezdődik. Megtanulja, hogyan kell munkaterületet biztosítani a Google Colabon, és hogyan kell egy egyszerű neurális hálózati alkalmazást létrehozni. Innen halad tovább a TensorFlow adathalmazok és a modellezést és tesztelést támogató bemeneti pipelinek építésével. Megtalálod a mélytanulás osztályozás és regresszió lefedettségét, világos kódpéldákkal, amelyek bemutatják, hogyan kell végrehajtani az egyes funkciókat. A könyvben tárgyalt haladó témák közé tartoznak a konvolúciós neurális hálózatok és a rekurrens neurális hálózatok.
Ez a könyv tartalmazza az összes alkalmazott matematikai és programozási ismeretet, amelyre a tartalom elsajátításához szüksége van. A példák az egyszerűtől a viszonylag bonyolultig terjednek, ha szükséges, hogy biztosítsa a megfelelő mélytanulási fogalmak és konstrukciók elsajátítását. A példák gondosan elmagyarázottak, tömörek, pontosak és teljesek, hogy tökéletesen kiegészítsék a mélytanulási készségek fejlesztését. Gondoskodunk arról, hogy a mélytanulás alapelveit Python nyelven írt, világos példákon keresztül vezessük végig, amelyeket a Google Colab segítségével otthonról vagy az irodából kényelmesen kipróbálhat és kísérletezhet.
Mit fogsz tanulni
⬤ Megismeri az alkalmazott mélytanulás alapfogalmait és konstrukcióit.
⬤ Gépi tanulási modelleket hozhat létre tiszta és megbízható Python kóddal.
⬤ Munkálkodni a mélytanulási alkalmazásokban gyakori adatkészletekkel.
⬤ Adatok előkészítése a TensorFlow fogyasztásához.
⬤ Kihasználja a Google Colab beépített mélytanulási támogatásának előnyeit.
⬤ Végezzen mélytanulási kísérleteket különböző neurális hálózati modellekkel.
⬤ Legyen képes a Google Colabot közvetlenül a Google Drive fiókjához csatlakoztatni.
⬤ Vizualizálhatja a képzési és a tesztteljesítményt a modell illeszkedésének megtekintéséhez.
Kinek szól ez a könyv
Azoknak az olvasóknak, akik a rendkívül népszerű TensorFlow 2. x mélytanulási platformot szeretnék megtanulni, azoknak, akik szeretnék elsajátítani a mélytanulás alapjait, amelyeket néha kihagynak a produktivitás rohanásában, és azoknak, akik egy modern felhőszolgáltatási eszközzel, például a Google Colabbal szeretnének kompetenciát szerezni.
