Tensorflow en acción

Opiniones de los lectores

El libro es una guía completa y bien estructurada de TensorFlow 2.0, dirigida a un amplio público, desde estudiantes a científicos de datos profesionales. Cubre una amplia gama de temas, incluyendo el procesamiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural, y las técnicas avanzadas, al tiempo que proporciona ejercicios prácticos y ejemplos de código de alta calidad.

⬤ Cobertura completa de TensorFlow
⬤ Accesible a diversos públicos
⬤ Buen equilibrio entre teoría y práctica
⬤ Incluye ejercicios prácticos
⬤ Bien ilustrado con código de alta calidad
⬤ Cubre temas avanzados como funciones de pérdida personalizadas y MLOps
⬤ Hábil tratamiento de la implementación.

⬤ El contenido puede quedar obsoleto debido a las nuevas versiones de TensorFlow
⬤ Potencialmente abrumador para principiantes
⬤ La longitud del libro (más de 600 páginas) puede resultar desalentadora.

(basado en 5 opiniones de lectores)

Título original:

Tensorflow in Action

Contenido del libro:

Descubre los secretos de diseño de TensorFlow que hay detrás de las aplicaciones de aprendizaje profundo de éxito. Aprendizaje profundo colaborador de StackOverflow Thushan Ganegedara le enseña las nuevas características de TensorFlow 2 en esta guía práctica.

En TensorFlow en Acción aprenderás:

Fundamentos de TensorFlow.

Implementación de redes de aprendizaje profundo.

Elegir una API Keras de alto nivel para construir modelos con confianza.

Escribir tuberías de datos integrales de extremo a extremo.

Construcción de modelos para la visión por computador y procesamiento del lenguaje natural.

Utilización de modelos PNL preentrenados.

Algoritmos recientes como transformadores, modelos de atención y ElMo.

En TensorFlow en acción, profundizarás en la última versión del increíble framework TensorFlow de Google mientras aprendes a crear increíbles aplicaciones de aprendizaje profundo. El autor, Thushan Ganegedara, utiliza historias extravagantes, ejemplos prácticos y explicaciones entre bastidores para desmitificar conceptos que, de otro modo, quedarían atrapados en densos documentos académicos. A medida que se sumerja en técnicas modernas de aprendizaje profundo, como los modelos transformadores y de atención, se beneficiará de los conocimientos exclusivos de uno de los principales colaboradores de StackOverflow para el aprendizaje profundo y la PNL.

La compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formato PDF, Kindle y ePub de Manning Publications.

Acerca de la tecnología.

El marco TensorFlow de Google se encuentra en el corazón del aprendizaje profundo moderno. Con funciones prácticas como la compatibilidad con varias GPU, la visualización de datos de red y la facilidad de producción de canalizaciones mediante TensorFlow Extended (TFX), TensorFlow proporciona la vía más eficaz para las aplicaciones profesionales de IA. Y la biblioteca Keras, totalmente integrada en TensorFlow 2, hace que sea muy fácil construir y entrenar incluso modelos complejos de visión, lenguaje y más.

Acerca del libro.

TensorFlow en Acción le enseña a construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow 2. En este práctico tutorial, construirá habilidades reutilizables mientras crea aplicaciones listas para producción como un traductor de francés a inglés y una red neuronal que puede escribir ficción. Apreciará las explicaciones en profundidad que van desde los conceptos básicos de DL hasta las aplicaciones avanzadas en NLP, procesamiento de imágenes y MLOps, con detalles importantes que volverá a consultar una y otra vez.

Contenido.

Cubre TensorFlow 2.9.

Algoritmos recientes incluyendo transformadores, modelos de atención y ElMo.

Construir sobre modelos preentrenados.

Escribir tuberías de datos de extremo a extremo con TFX.

Sobre el lector.

Para programadores de Python con conocimientos básicos de aprendizaje profundo.

Sobre el autor.

Thushan Ganegedara es ingeniero senior de ML en Canva y experto en TensorFlow. Es doctor en aprendizaje automático por la Universidad de Sydney.

Tabla de Contenidos.

PARTE 1 FUNDAMENTOS DE TENSORFLOW 2 Y APRENDIZAJE PROFUNDO.

1 El asombroso mundo de TensorFlow.

2 TensorFlow 2.

3 Keras y la recuperación de datos en TensorFlow 2.

4 Sumergiendo los dedos en el aprendizaje profundo.

5 Estado del arte en aprendizaje profundo: Transformers.

PARTE 2 ¡MIRA MA, SIN MANOS! REDES PROFUNDAS EN EL MUNDO REAL.

6 Enseñar a las máquinas a ver: Clasificación de imágenes con CNNs.

7 Enseñar a las máquinas a ver mejor: Mejorando las CNN y haciéndolas confesables.

8 Distinguir las cosas: Segmentación de imágenes.

9 Procesamiento del lenguaje natural con TensorFlow: Análisis de sentimiento.

10 Procesamiento del lenguaje natural con TensorFlow: Modelado del lenguaje.

PARTE 3 REDES PROFUNDAS AVANZADAS PARA PROBLEMAS COMPLEJOS.

11 Aprendizaje secuencia a secuencia: Parte 1.

12 Aprendizaje secuencia a secuencia: Parte 2.

13 Transformadores.

14 TensorBoard: El hermano mayor de TensorFlow.

15 TFX: MLOps y despliegue de modelos con TensorFlow.