Deep Learning Cookbook : Practical Recipes to Get Started Quickly
Lingua: inglese
Editore: O'reilly Media Jul 2018, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Neuware - Deep learning doesn't have to be intimidating. Until recently, this machine-learning method required years of study, but with frameworks such as Keras and Tensorflow, software engineers without a background in machine learning can quickly enter the field. With the recipes in this cookbook, you'll learn how to solve deep-learning problems for classifying and generating text, images, and music.Each chapter consists of several recipes needed to complete a single project, such as training a music recommending system. Author Douwe Osinga also provides a chapter with half a dozen techniques to help you if you're stuck. Examples are written in Python with code available on GitHub as a set of Python not Elektronisches Buch.You'll learn how to:- Create applications that will serve real users- Use word embeddings to calculate text similarity- Build a movie recommender system based on Wikipedia links- Learn how AIs see the world by visualizing their internal state- Build a model to suggest emojis for pieces of text- Reuse pretrained networks to build an inverse image search service- Compare how GANs, autoencoders and LSTMs generate icons- Detect music styles and index song collections.…
Codice articolo 9781491995846
- Titolo
- Deep Learning Cookbook : Practical Recipes to Get Started Quickly
- Autore
- Douwe Osinga
- Editore
- O'reilly Media Jul 2018
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 149199584X
- ISBN 13
- 9781491995846
- Peso dell'articolo
- 456 grammi
- Dimensioni
- 233x180x22 mm
Deep learning doesnÃ?Â[ t have to be intimidating. Until recently, this machine-learning method required years of study, but with frameworks such as Keras and Tensorflow, software engineers without a background in machine learning can quickly enter the field. With the recipes in this cookbook, youÃ?Â[ ll learn how to solve deep-learning problems for classifying and generating text, images, and music.
Each chapter consists of several recipes needed to complete a single project, such as training a music recommending system. Author Douwe Osinga also provides a chapter with half a dozen techniques to help you if youÃ?Â[ re stuck. Examples are written in Python with code available on GitHub as a set of Python notebooks.
YouÃ?Â[ ll learn how to:
- Create applications that will serve real users
- Use word embeddings to calculate text similarity
- Build a movie recommender system based on Wikipedia links
- Learn how AIs see the world by visualizing their internal state
- Build a model to suggest emojis for pieces of text
- Reuse pretrained networks to build an inverse image search service
- Compare how GANs, autoencoders and LSTMs generate icons
- Detect music styles and index song collections
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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