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Titre original :
Mastering Tensorflow 2.X: Implement Powerful Neural Nets Across Structured, Unstructured Datasets and Time Series Data
Contenu du livre :
Mastering TensorFlow 2.x est un ouvrage indispensable à lire et à pratiquer si vous êtes intéressé par la construction de divers types de réseaux neuronaux avec les API de haut niveau de TensorFlow et de Keras. Le livre commence par les bases de TensorFlow et les concepts de réseaux neuronaux, puis aborde des sujets spécifiques tels que la classification d'images, la détection d'objets, la prévision de séries temporelles et les réseaux adversoriels génératifs.
Bien que nous pratiquions TensorFlow 2.6 dans ce livre, la version de Tensorflow changera avec le temps ; cependant, vous pouvez toujours utiliser ce livre pour voir comment Tensorflow est plus performant. Ce livre inclut l'utilisation d'un notebook Jupyter local et l'utilisation de Google Colab dans divers cas d'utilisation, y compris les tâches de GAN et de classification d'images. Tout en explorant les performances de TensorFlow, le livre couvre également divers concepts et des explications détaillées sur l'apprentissage par renforcement, l'optimisation des modèles et les modèles de séries temporelles.
TABLE DES MATIÈRES
1. Démarrer avec TensorFlow 2. x.
2. Apprentissage automatique avec TensorFlow 2. x.
3. API basées sur Keras.
4. Réseaux neuronaux convolutifs dans Tensorflow.
5. Traitement de texte avec TensorFlow 2. x.
6. Prévision de séries temporelles avec TensorFlow 2. x.
7. Entraînement distribué et pipelines d'entrée de données.
8. Apprentissage par renforcement.
9. Optimisation du modèle.
10. Réseaux adversoriels génératifs.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9789391392222 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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