Einführung in TensorFlow
Tom Hope, Yehezkel S. Resheff, Itay Lieder, et al.
Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Programmiersprachen
Beschreibung
Deep-Learning-Netze, die mit großen Datenmengen angelernt wurden, lösen komplexe Aufgaben mit erstaunlicher Genauigkeit. TensorFlow ist die führende Open-Source-Bibliothek zum Erstellen und Trainieren neuronaler Deep-Learning-Netze z.B. für die Sprach- und Bilderkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder die vorhersagende Datenanalyse. Dieses Buch bietet einer breiten technisch orientierten Leserschaft einen praxisnahen Zugang zu den Grundlagen von TensorFlow. Sie erarbeiten zunächst einige einfache Beispielaufgaben mit TensorFlow und tauchen anschließend tiefer in Themen ein wie die Architektur neuronaler Netze, die Visualisierung mit TensorBoard, Abstraktionsbibliotheken für TensorFlow oder Multithread-Pipelines zur Dateneingabe. Wenn Sie dieses Buch durchgearbeitet haben, sind Sie in der Lage, Deep-Learning-Systeme mit TensorFlow zu erstellen und im Produktivbetrieb einzusetzen.
Kundenbewertungen
KI, Maschinelles Lernen, Neuronale Netze, Statistische Datenanalyse, TensorFlow, Artificial Intelligence, Künstliche Intelligenz, AI, Machine Learning, NumPy, Algorithmen, Python, Data Science, Deep Learning