Note :
Ce livre propose une introduction pratique et accessible à l'apprentissage automatique avec TensorFlow, en mettant l'accent sur le codage et les applications du monde réel. Bien qu'il soit loué pour ses explications claires et ses exemples pratiques, certains lecteurs trouvent qu'il manque de profondeur dans les concepts théoriques et qu'il ne convient pas aux débutants absolus.
Avantages:Approche pratique et concrète avec des exemples de codage utiles.
Inconvénients:Des explications claires adaptées aux codeurs, sans trop de détails mathématiques.
(basé sur 34 avis de lecteurs)
AI and Machine Learning for Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence
Si vous souhaitez passer du statut de programmeur à celui de spécialiste de l'IA, c'est l'endroit idéal pour commencer. Basé sur les cours d'IA de Laurence Moroney qui ont connu un grand succès, ce livre d'introduction propose une approche pratique, axée sur le code, pour vous aider à acquérir de l'assurance tout en apprenant les sujets clés.
Vous comprendrez comment mettre en œuvre les scénarios les plus courants de l'apprentissage automatique, tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) et la modélisation de séquences pour le web, le mobile, le cloud et les runtimes embarqués. La plupart des livres sur l'apprentissage automatique commencent par une quantité impressionnante de mathématiques avancées. Ce guide est construit sur des leçons pratiques qui vous permettent de travailler directement avec le code.
Vous apprendrez :
⬤ Comment construire des modèles avec TensorFlow en utilisant des compétences recherchées par les employeurs.
⬤ Les bases de l'apprentissage automatique en travaillant avec des exemples de code.
⬤ Comment mettre en œuvre la vision par ordinateur, y compris la détection de caractéristiques dans les images.
⬤ Comment utiliser le NLP pour tokeniser et séquencer des mots et des phrases.
⬤ Méthodes d'intégration de modèles dans Android et iOS.
⬤ Comment servir des modèles sur le web et dans le cloud avec TensorFlow Serving.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)