Puntuación:
El libro ofrece un enfoque exhaustivo y práctico del aprendizaje profundo con TensorFlow 2.x, dirigido tanto a principiantes como a científicos de datos experimentados. Aunque cubre una amplia gama de temas con ejemplos aplicables, algunos lectores informaron de problemas con errores en el código fuente e información obsoleta. En general, el libro es elogiado por su claridad y relevancia, aunque algunos encontraron que carece de profundidad en temas más avanzados.
Ventajas:⬤ Cobertura exhaustiva de los temas de aprendizaje profundo.
⬤ Ejemplos claros y prácticos para el aprendizaje práctico.
⬤ Adecuado tanto para principiantes como para profesionales experimentados.
⬤ Bien estructurado con explicaciones fáciles de seguir.
⬤ Los autores son expertos reconocidos en el campo.
⬤ Errores en el código fuente y archivos que faltan señalados por los usuarios.
⬤ Algunos contenidos se explican demasiado rápido, dejando a los lectores con preguntas.
⬤ Falta de profundidad en ciertos temas avanzados.
⬤ Algunos usuarios lo encontraron más adecuado para aquellos con conocimientos previos de aprendizaje automático.
(basado en 25 opiniones de lectores)
Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras - Second Edition: Regression, ConvNets, GANs, RNNs, NLP, and more with TensorFlow 2 and the Keras API
Cree sistemas de aprendizaje automático y profundo con los nuevos TensorFlow 2 y Keras para el laboratorio, la producción y los dispositivos móviles.
Características principales
⬤ Introduce y luego utiliza TensorFlow 2 y Keras desde el principio.
⬤ Enseña técnicas clave de aprendizaje automático y profundo.
⬤ Entiende los fundamentos del aprendizaje profundo y el aprendizaje automático a través de explicaciones claras y amplias muestras de código.
Descripción del libro
Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras, Second Edition enseña redes neuronales y técnicas de aprendizaje profundo junto con TensorFlow (TF) y Keras. Aprenderá a escribir aplicaciones de aprendizaje profundo en la pila de aprendizaje automático más potente, popular y escalable disponible.
TensorFlow es la biblioteca de aprendizaje automático preferida para aplicaciones profesionales, mientras que Keras ofrece una API de Python sencilla y potente para acceder a TensorFlow. TensorFlow 2 proporciona una integración completa con Keras, haciendo que el aprendizaje automático avanzado sea más fácil y cómodo que nunca.
Este libro también introduce las redes neuronales con TensorFlow, recorre las principales aplicaciones (regresión, ConvNets (CNNs), GANs, RNNs, NLP), cubre dos aplicaciones de ejemplo de trabajo, y luego se sumerge en TF en producción, TF móvil, y el uso de TensorFlow con AutoML.
Qué aprenderás
⬤ Construir sistemas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con TensorFlow 2 y la API Keras.
⬤ Utilizar el análisis de regresión, el enfoque más popular para el aprendizaje automático.
⬤ Entender ConvNets (redes neuronales convolucionales) y cómo son esenciales para sistemas de aprendizaje profundo como clasificadores de imágenes.
⬤ Utilizar GANs (redes generativas adversariales) para crear nuevos datos que se ajusten a los patrones existentes.
⬤ Descubrir las RNN (redes neuronales recurrentes) que pueden procesar secuencias de entrada de forma inteligente, utilizando una parte de una secuencia para interpretar correctamente otra.
⬤ Aplicar el aprendizaje profundo al lenguaje humano natural e interpretar textos en lenguaje natural para producir una respuesta adecuada.
⬤ Entrenar sus modelos en la nube y poner TF a trabajar en entornos reales.
⬤ Explore cómo las herramientas de Google pueden automatizar flujos de trabajo de ML simples sin necesidad de modelos complejos.
A quién va dirigido este libro
Este libro es para desarrolladores de Python y científicos de datos que quieren construir sistemas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con TensorFlow. Tanto si has hecho aprendizaje automático antes como si no, este libro te da la teoría y la práctica necesarias para usar Keras, TensorFlow 2 y AutoML para construir sistemas de aprendizaje automático.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)