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Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js: Einstieg, Konzepte und Projekte mit Python, JavaScript und HTML5
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Rheinwerk Verlag GmbH, 2019
ISBN 10 : 3836265095
ISBN 13 : 9783836265096
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Couverture rigide
Vendeur : medimops, Berlin, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present. N° de réf. du vendeur M03836265095-G
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Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js: Einstieg, Konzepte und Projekte mit Python, JavaScript und HTML5
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Rheinwerk Verlag GmbH, 2019
ISBN 10 : 3836265095
ISBN 13 : 9783836265096
Ancien ou d'occasion
Couverture rigide
Vendeur : medimops, Berlin, Allemagne
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Etat : as new. Wie neu/Like new. N° de réf. du vendeur M03836265095-N
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Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js
Edité par
Rheinwerk Computing, 2019
ISBN 10 : 3836265095
ISBN 13 : 9783836265096
Ancien ou d'occasion
Couverture rigide
Vendeur : Bookbot, Prague, Rébublique tchèque
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Hardcover. Etat : Fine. Abnutzung / Risse - leicht. Deep Learning ist die Schlusseltechnologie des derzeitigen Booms Kunstlicher Intelligenz. Neuronale Netze konnen Hochstleistung erbringen, wenn sie als Deep-Learning-Netze aufgestellt sind und mit grossen Datenmengen trainiert werden - und wenn Sie wissen, wie man dieses maschinelle Lernen geschickt implementiert. Lernen Sie hier, wie Sie die machtigen Frameworks in realen Projekten erfolgreich einsetzen. Unsere Autoren zeigen Ihnen sowohl die Arbeit mit Python und Keras als auch fur den Browser mit JavaScript, HTML5 und TensorFlow. js. Aus dem Inhalt: Deep-Learning-Grundkonzepte Installation der Frameworks Vorgefertigte Modelle verwenden Datenanalyse und -vorbereitung Convolutional Networks, LSTM, RNN, Pooling . Aufgaben eines Modells richtig festlegen Eigene Modelle trainieren Overfitting und Underfitting vermeiden Ergebnisse visualisieren. N° de réf. du vendeur ef432b3b-0f3c-4fdc-a3e2-f63170a5b1a3
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