Tensorflow 2.X en la nube de Colaboratory: Una introducción al aprendizaje profundo en el servicio en la nube de Google

Opiniones de los lectores

El libro constituye un valioso recurso tanto para principiantes como para usuarios avanzados en el campo del aprendizaje profundo, en particular utilizando TensorFlow 2.0. Proporciona explicaciones claras y ejemplos prácticos, por lo que es adecuado para aquellos que están en transición desde otros entornos técnicos, como la ingeniería de datos. Sin embargo, hay una queja sobre la mala calidad de impresión.

⬤ Cobertura completa de los fundamentos del aprendizaje profundo y temas avanzados, explicaciones claras, ejemplos prácticos utilizando TensorFlow
⬤ 0, útil tanto para el aprendizaje como para una referencia rápida, y adecuado para usuarios con cierta formación técnica.

Queja sobre mala calidad de impresión.

(basado en 3 opiniones de lectores)

Título original:

Tensorflow 2.X in the Colaboratory Cloud: An Introduction to Deep Learning on Google's Cloud Service

Contenido del libro:

Utilice TensorFlow 2. x con el producto Colaboratory (Colab) de Google, que ofrece un servicio gratuito en la nube para programadores de Python. Colab es especialmente adecuado como plataforma para aplicaciones de aprendizaje profundo TensorFlow 2.x. Aprenderás la instalación por defecto de Colab del TensorFlow 2.x más actual junto con el fácil acceso de Colab a la aceleración de hardware GPU bajo demanda en la nube para la ejecución rápida de modelos de aprendizaje profundo. Este libro le ofrece la oportunidad de comprender el aprendizaje profundo de forma aplicada con el único requisito de disponer de conexión a Internet. Todo lo demás -Python, TensorFlow 2.x, soporte de GPU y Jupyter Notebooks- se proporciona y está listo para usar desde Colab.

El libro comienza con una introducción a TensorFlow 2.x y al servicio en la nube de Google Colab. Aprenderás a crear un espacio de trabajo en Google Colab y a construir una sencilla aplicación de red neuronal. A partir de ahí, progresará en los conjuntos de datos de TensorFlow y la construcción de tuberías de entrada en apoyo de modelado y pruebas. Encontrarás cobertura de clasificación y regresión de aprendizaje profundo, con ejemplos de código claros que muestran cómo realizar cada una de esas funciones. Los temas avanzados cubiertos en el libro incluyen redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes.

Este libro contiene todas las matemáticas aplicadas y la programación necesarias para dominar el contenido. Los ejemplos van de lo sencillo a lo relativamente complejo cuando es necesario para garantizar la adquisición de los conceptos y constructos de aprendizaje profundo adecuados. Los ejemplos están cuidadosamente explicados y son concisos, precisos y completos para complementar a la perfección el desarrollo de habilidades de aprendizaje profundo. Se tiene cuidado de caminar a través de los principios fundamentales del aprendizaje profundo a través de ejemplos claros escritos en Python que se puede probar y experimentar con el uso de Google Colab desde la comodidad de su propia casa u oficina.

Lo que aprenderá

⬤ Familiarizarse con los conceptos y construcciones básicos del aprendizaje profundo aplicado.

⬤ Crear modelos de aprendizaje automático con código Python limpio y confiable.

⬤ Trabajar con conjuntos de datos comunes a las aplicaciones de aprendizaje profundo.

⬤ Preparar datos para el consumo de TensorFlow.

⬤ Aprovechar el soporte integrado de Google Colab para el aprendizaje profundo.

⬤ Ejecutar experimentos de aprendizaje profundo utilizando una variedad de modelos de redes neuronales.

⬤ Ser capaz de montar Google Colab directamente a su cuenta de Google Drive.

⬤ Visualizar el entrenamiento frente al rendimiento de la prueba para ver el ajuste del modelo.

Para quién es este libro

Los lectores que deseen aprender la popular plataforma de aprendizaje profundo TensorFlow 2.x, los que deseen dominar los fundamentos del aprendizaje profundo que a veces se pasan por alto con las prisas por ser productivos, y los que busquen adquirir competencias con una herramienta moderna de servicios en la nube como Google Colab.