Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est un guide complet et bien structuré de TensorFlow 2.0, qui s'adresse à un large public, des étudiants aux scientifiques professionnels des données. Il couvre un large éventail de sujets, notamment le traitement d'images, le traitement du langage naturel et les techniques avancées, tout en proposant des exercices pratiques et des exemples de code de haute qualité.
Avantages:⬤ Couverture complète de TensorFlow
⬤ Accessible à différents publics
⬤ Bon équilibre entre théorie et pratique
⬤ Inclut des exercices pratiques
⬤ Bien illustré avec du code de haute qualité
⬤ Couvre des sujets avancés tels que les fonctions de perte personnalisées et les MLOps
⬤ Traitement habile du déploiement.
⬤ Le contenu peut devenir obsolète en raison des nouvelles versions de TensorFlow
⬤ Potentiellement accablant pour les débutants
⬤ La longueur du livre (plus de 600 pages) peut être décourageante.
(basé sur 5 avis de lecteurs)
Titre original :
Tensorflow in Action
Contenu du livre :
Découvrez les secrets de conception de TensorFlow à l'origine d'applications d'apprentissage profond réussies ! Thushan Ganegedara, contributeur StackOverflow pour l'apprentissage profond, vous enseigne les nouvelles fonctionnalités de TensorFlow 2 dans ce guide pratique.
Dans TensorFlow en action, vous apprendrez :
Les bases de TensorFlow.
Implémentation de réseaux d'apprentissage profond.
Choisir une API Keras de haut niveau pour construire des modèles en toute confiance.
Écrire des pipelines de données complets de bout en bout.
Construire des modèles pour la vision artificielle et le traitement du langage naturel.
Utilisation de modèles NLP pré-entraînés.
Les algorithmes récents, notamment les transformateurs, les modèles d'attention et ElMo.
Dans TensorFlow en action, vous découvrirez la nouvelle version de l'incroyable framework TensorFlow de Google et apprendrez à créer d'incroyables applications d'apprentissage profond. L'auteur, Thushan Ganegedara, utilise des histoires originales, des exemples pratiques et des explications en coulisses pour démystifier des concepts qui seraient autrement enfermés dans des documents académiques denses. En vous plongeant dans les techniques modernes d'apprentissage profond telles que les modèles de transformation et d'attention, vous bénéficierez de la vision unique d'un des principaux contributeurs de StackOverflow pour l'apprentissage profond et la PNL.
L'achat du livre imprimé inclut un livre électronique gratuit aux formats PDF, Kindle et ePub de Manning Publications.
À propos de la technologie.
Le framework TensorFlow de Google est au cœur de l'apprentissage profond moderne. Doté de fonctionnalités pratiques telles que la prise en charge multi-GPU, la visualisation des données de réseau et des pipelines de production simples grâce à TensorFlow Extended (TFX), TensorFlow constitue le chemin le plus efficace vers les applications d'IA professionnelles. La bibliothèque Keras, entièrement intégrée à TensorFlow 2, permet de construire et d'entraîner en un clin d'œil des modèles complexes pour la vision, le langage, etc.
À propos du livre.
TensorFlow in Action vous apprend à construire, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage profond à l'aide de TensorFlow 2. Dans ce tutoriel pratique, vous développerez des compétences réutilisables tout en créant des applications prêtes à la production telles qu'un traducteur français-anglais et un réseau neuronal capable d'écrire de la fiction. Vous apprécierez les explications approfondies qui vont des bases de la DL aux applications avancées en NLP, traitement d'images et MLOps, avec des détails importants auxquels vous reviendrez faire référence à maintes reprises.
Ce qu'il y a à l'intérieur.
Couvre TensorFlow 2. 9.
Algorithmes récents, notamment les transformateurs, les modèles d'attention et ElMo.
Construire sur des modèles pré-entraînés.
Écrire des pipelines de données de bout en bout avec TFX.
A propos du lecteur.
Pour les programmeurs Python ayant des compétences de base en apprentissage profond.
À propos de l'auteur.
Thushan Ganegedara est ingénieur ML senior chez Canva et expert TensorFlow. Il est titulaire d'un doctorat en apprentissage automatique de l'Université de Sydney.
Table des matières.
PARTIE 1 FONDEMENTS DE TENSORFLOW 2 ET DE L'APPRENTISSAGE PROFOND.
1 Le monde étonnant de TensorFlow.
2 TensorFlow 2.
3 Keras et la recherche de données dans TensorFlow 2.
4 L'apprentissage profond.
5 L'état de l'art en matière d'apprentissage profond : Transformers.
PARTIE 2 LOOK MA, NO HANDS ! LES RÉSEAUX PROFONDS DANS LE MONDE RÉEL.
6 Apprendre aux machines à voir : Classification d'images avec les CNN.
7 Apprendre aux machines à mieux voir : Améliorer les CNN et les faire avouer.
8 Distinguer les choses : Segmentation d'images.
9 Traitement du langage naturel avec TensorFlow : analyse des sentiments.
10 Traitement du langage naturel avec TensorFlow : modélisation du langage.
PARTIE 3 RÉSEAUX PROFONDS AVANCÉS POUR LES PROBLÈMES COMPLEXES.
11 Apprentissage de séquence à séquence : Partie 1.
12 Apprentissage de séquence à séquence : Partie 2.
13 Transformateurs.
14 TensorBoard : Le grand frère de TensorFlow.
15 TFX : MLOps et déploiement de modèles avec TensorFlow.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781617298349 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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