Dominio de Tensorflow 2.X: Implementación de potentes redes neuronales en conjuntos de datos estructurados, no estructurados y series temporales

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Título original:

Mastering Tensorflow 2.X: Implement Powerful Neural Nets Across Structured, Unstructured Datasets and Time Series Data

Contenido del libro:

Mastering TensorFlow 2. x es una lectura y práctica obligada si estás interesado en construir varios tipos de redes neuronales con las APIs de alto nivel de TensorFlow y Keras. El libro comienza con los conceptos básicos de TensorFlow y las redes neuronales, y se adentra en temas específicos como la clasificación de imágenes, la detección de objetos, la predicción de series temporales y las Redes Generativas Adversariales.

Mientras que estamos practicando TensorFlow 2. 6 en este libro, la versión de Tensorflow cambiará con el tiempo, sin embargo usted todavía puede utilizar este libro para ser testigo de cómo Tensorflow supera. Este libro incluye el uso de un cuaderno Jupyter local y el uso de Google Colab en varios casos de uso, incluyendo GAN y tareas de clasificación de imágenes. Mientras exploras el rendimiento de TensorFlow, el libro también cubre varios conceptos y explicaciones detalladas sobre el aprendizaje por refuerzo, la optimización de modelos y los modelos de series temporales.

ÍNDICE DE CONTENIDOS

1. Introducción a TensorFlow 2.x.

2. Aprendizaje automático con TensorFlow 2. x.

3. APIs basadas en Keras.

4. Redes neuronales convolucionales en Tensorflow.

5. Procesamiento de texto con TensorFlow 2. x.

6. Predicción de Series Temporales con TensorFlow 2. x.

7. Formación distribuida y pipelines DataInput.

8. Aprendizaje por refuerzo.

9. Optimización de modelos.

10. Redes generativas adversariales.