Learning Tensorflow: A Guide to Building Deep Learning Systems
Hope, Tom; Resheff, Yehezkel S.; Lieder, Itay
Langue : anglais
Edité par O'Reilly Media, 2017
- Livre broché
- Occasion
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- Titre
- Learning Tensorflow: A Guide to Building Deep Learning Systems
- Auteur
- Hope, Tom; Resheff, Yehezkel S.; Lieder, Itay
- Éditeur
- O'Reilly Media
- Année de publication
- 2017
- État de l'article
- Good
- Jaquette
- No Jacket
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1491978511
- ISBN à 13 chiffres
- 9781491978511
- Poids de l'article
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Roughly inspired by the human brain, deep neural networks trained with large amounts of data can solve complex tasks with unprecedented accuracy. This practical book provides an end-to-end guide to TensorFlow, the leading open source software library that helps you build and train neural networks for computer vision, natural language processing (NLP), speech recognition, and general predictive analytics.
Authors Tom Hope, Yehezkel Resheff, and Itay Lieder provide a hands-on approach to TensorFlow fundamentals for a broad technical audience, from data scientists and engineers to students and researchers. You'll begin by working through some basic examples in TensorFlow before diving deeper into topics such as neural network architectures, TensorBoard visualization, TensorFlow abstraction libraries, and multithreaded input pipelines. Once you finish this book, you'll know how to build and deploy production-ready deep learning systems in TensorFlow.
- Get up and running with TensorFlow, rapidly and painlessly
- Learn how to use TensorFlow to build deep learning models from the ground up
- Train popular deep learning models for computer vision and NLP
- Use extensive abstraction libraries to make development easier and faster
- Learn how to scale TensorFlow, and use clusters to distribute model training
- Deploy TensorFlow in a production setting
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À propos de l’auteur
He has background as a senior data scientist in large international corporation settings, leading data science and deep learning R&D across multiple domains including web mining, text analytics, computer vision, sales and marketing, IoT, financial forecasting and large-scale manufacturing. Previously he was at a successful e-commerce startup in its early days, leading data science R&D. He has also served as a data science consultant for major international companies and startups. His research in computer science, data mining and statistics revolves around machine learning, deep learning, NLP, weak supervision and time-series.
Hezi Reshef is an applied researcher and PhD student in Machine Learning at the Hebrew University, developing Machine Learning and Deep Learning methods for wearable device data, and working on using wearable devices to monitor patient health. He has worked at Intel Corp., leading Deep Learning R&D for monitoring and predicting patient outcomes using remote sensing and wearables. Prior to Intel, Hezi was at Microsoft, leading Machine Learning R&D for mining telemetry data, predicting software bugs, user segmentation, and other projects.
Itay Lieder is an applied researcher in Machine Learning and Computational Neuroscience and a PhD student at the Hebrew University, in collaboration with the Gatsby Computational Neuroscience Unit at UCL, studying the human perception with massive crowd-sourcing experiments on Amazon Turk. His current work focuses on predicting and understanding the way humans react to sounds (e.g. music), via multiple online interactive experiments. He has worked for large international corporations, leading Deep Learning R&D in text analytics and web mining for sales and marketing.
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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
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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.
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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).
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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.
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