Applied Deep Learning with Python
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing Limited, GB, 2018
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : Rarewaves.com USA, London, London, Royaume-UniRarewaves.com USA
Vendeur AbeBooks depuis 11 juin 2025
Etat: Neuf
EUR 62,80
Quantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierA propos de cet article
A hands-on guide to deep learning that's filled with intuitive explanations and engaging practical examplesKey FeaturesDesigned to iteratively develop the skills of Python users who don't have a data science backgroundCovers the key foundational concepts you'll need to know when building deep learning systemsComplete with step-by-step exercises and activities to help you build the skills you need for the real worldBook DescriptionTaking an approach that uses the latest developments in the Python ecosystem, you'll first be guided through the Jupyter ecosystem, key visualization libraries and powerful data sanitization techniques before you train your first predictive model. You'll then explore a variety of approaches to classification such as support vector networks, random decision forests and k-nearest neighbors to build on your knowledge before moving on to advanced topics.After covering classification, you'll go on to discover ethical web scraping and interactive visualizations, which will help you professionally gather and present your analysis. Next, you'll start building your keystone deep learning application, one that aims to predict the future price of Bitcoin based on historical public data. You'll then be guided through a trained neural network, which will help you explore common deep learning network architectures (convolutional, recurrent, and generative adversarial networks) and deep reinforcement learning. Later, you'll delve into model optimization and evaluation. You'll do all this while working on a production-ready web application that combines TensorFlow and Keras to produce meaningful user-friendly results.By the end of this book, you'll be equipped with the skills you need to tackle and develop your own real-world deep learning projects confidently and effectively.What you will learnDiscover how you can assemble and clean your very own datasetsDevelop a customized machine learning classification strategyBuild, train and enhance your own models to solve unique problemsWork with production-ready frameworks such as TensorFlow and KerasUnderstand how neural networks operate in clear and simple termsDeploy your predictions to the webWho this book is forIf you're a Python programmer stepping into the world of data science, this is the ideal way to get started. …
N° de réf. du vendeur LU-9781789804744
- Titre
- Applied Deep Learning with Python
- Auteur
- Luis Capelo, Alex Galea
- Éditeur
- Packt Publishing Limited, GB
- Année de publication
- 2018
- État de l'article
- New
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1789804744
- ISBN à 13 chiffres
- 9781789804744
A hands-on guide to deep learning that's filled with intuitive explanations and engaging practical examples
Key Features
- Designed to iteratively develop the skills of Python users who don't have a data science background
- Covers the key foundational concepts you'll need to know when building deep learning systems
- Full of step-by-step exercises and activities to help build the skills that you need for the real-world
Book Description
Taking an approach that uses the latest developments in the Python ecosystem, you'll first be guided through the Jupyter ecosystem, key visualization libraries and powerful data sanitization techniques before we train our first predictive model. We'll explore a variety of approaches to classification like support vector networks, random decision forests and k-nearest neighbours to build out your understanding before we move into more complex territory. It's okay if these terms seem overwhelming; we'll show you how to put them to work.
We'll build upon our classification coverage by taking a quick look at ethical web scraping and interactive visualizations to help you professionally gather and present your analysis. It's after this that we start building out our keystone deep learning application, one that aims to predict the future price of Bitcoin based on historical public data.
By guiding you through a trained neural network, we'll explore common deep learning network architectures (convolutional, recurrent, generative adversarial) and branch out into deep reinforcement learning before we dive into model optimization and evaluation. We'll do all of this whilst working on a production-ready web application that combines Tensorflow and Keras to produce a meaningful user-friendly result, leaving you with all the skills you need to tackle and develop your own real-world deep learning projects confidently and effectively.
What you will learn
- Discover how you can assemble and clean your very own datasets
- Develop a tailored machine learning classification strategy
- Build, train and enhance your own models to solve unique problems
- Work with production-ready frameworks like Tensorflow and Keras
- Explain how neural networks operate in clear and simple terms
- Understand how to deploy your predictions to the web
Who this book is for
If you're a Python programmer stepping into the world of data science, this is the ideal way to get started.
Table of Contents
- Jupyter Fundamentals
- Data Cleaning and Advanced Machine Learning
- Web Scraping and Interactive Visualizations
- Introduction to Neural Networks and Deep Learning
- Model Architecture
- Model Evaluation
- Productization
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Luis Capelo is a Harvard-trained analyst and a programmer, who specializes in designing and developing data science products. He is based in New York City, America. Luis is the head of the Data Products team at Forbes, where they investigate new techniques for optimizing article performance and create clever bots that help them distribute their content. He worked for the United Nations as part of the Humanitarian Data Exchange team (founders of the Center for Humanitarian Data). Later on, he led a team of scientists at the Flowminder Foundation, developing models for assisting the humanitarian community. Luis is a native of Havana, Cuba, and the founder and owner of a small consultancy firm dedicated to supporting the nascent Cuban private sector.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
Rarewaves.com USA
London, London, Royaume-Uni
Vendeur AbeBooks depuis 11 juin 2025
Frais d'expédition de Royaume-Uni vers Etats-Unis
| Article | 9 à 14 jours ouvrés | 9 à 14 jours ouvrés |
|---|---|---|
| Premier article | EUR 0,00 | EUR 0,00 |
Modes de paiement
Profil professionnel du vendeur
RAREWAVES.COM LIMITED
Elsley Court, 20-22 Great Titchfield Street
London, Royaume-Uni W1W 8BE
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
Nous pouvons suspendre le remboursement jusqu'à ce que nous ayons reçu les marchandises ou que vous ayez fourni la preuve que vous avez renvoyé les marchandises, en fonction de la première éventualité.
Vous devez renvoyer les marchandises ou les remettre à Rarewaves.com USA, Unit 144 The Lightbox, 111 Power Road, W4 5PY, London, London, United Kingdom, sans retard injustifié et, en tout état de cause, au plus tard 14 jours à compter du jour où vous nous avez communiqué votre décision de rétractation du présent contrat. Le délai est respecté si vous renvoyez les marchandises avant l'expiration du délai de 14 jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs du renvoi des marchandises. Vous n'êtes responsable que de toute diminution de valeur des marchandises résultant d'une manipulation autre que celle nécessaire pour établir la nature, les caractéristiques et le fonctionnement des marchandises.
Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
- Distribution de journaux, de revues ou de magazines, à l'exception des contrats d'abonnement ; et
- Fourniture d'un contenu numérique qui n'est pas fourni sur un support matériel (par exemple, sur un CD ou un DVD) si vous avez accepté, lors de votre commande, que nous puissions commencer à le livrer et que vous ne puissiez pas exercer votre droit de rétractation une fois la livraison commencée.
Conditions d'expédition
Please note that we do not offer Priority shipping to any country.
We currently do not ship to the below countries:
Russia
Belarus
Ukraine
Please do not attempt to place orders with any of these countries as a ship to address - they will be cancelled.