This book is your guide to exploring the possibilities in the field of deep learning, making use of Google's TensorFlow. You will learn about convolutional neural networks, and logistic regression while training models for deep learning to gain key insights into your data.

Key Features:

- Explore various possibilities with deep learning and gain amazing insights from data using Google's brainchild-- TensorFlow

- Want to learn what more can be done with deep learning? Explore various neural networks with the help of this comprehensive guide

- Rich in concepts, advanced guide on deep learning that will give you background to innovate in your environment

Book Description:

Dan Van Boxel's Deep Learning with TensorFlow is based on Dan's best-selling TensorFlow video course. With deep learning going mainstream, making sense of data and getting accurate results using deep networks is possible. Dan Van Boxel will be your guide to exploring the possibilities with deep learning; he will enable you to understand data like never before. With the efficiency and simplicity of TensorFlow, you will be able to process your data and gain insights that will change how you look at data.

With Dan's guidance, you will dig deeper into the hidden layers of abstraction using raw data. Dan then shows you various complex algorithms for deep learning and various examples that use these deep neural networks. You will also learn how to train your machine to craft new features to make sense of deeper layers of data.

In this book, Dan shares his knowledge across topics such as logistic regression, convolutional neural networks, recurrent neural networks, training deep networks, and high level interfaces. With the help of novel practical examples, you will become an ace at advanced multilayer networks, image recognition, and beyond.

What You Will Learn:

- Set up your computing environment and install TensorFlow

- Build simple TensorFlow graphs for everyday computations

- Apply logistic regression for classification with TensorFlow

- Design and train a multilayer neural network with TensorFlow

- Intuitively understand convolutional neural networks for image recognition

- Bootstrap a neural network from simple to more accurate models

- See how to use TensorFlow with other types of networks

- Program networks with SciKit-Flow, a high-level interface to TensorFlow

Who this book is for:

If you are a data scientist who performs machine learning on a regular basis, are familiar with deep neural networks, and now want to gain expertise in working with convoluted neural networks, then this book is for you. Some familiarity with C++ or Python is assumed.

Table of Contents

- Getting Started

- Deep Neural Networks

- Convolutional Neural Networks

- Recurrent Neural Networks

- Wrapping Up

L'autore

Dan Van Boxel is a Data Scientist and Machine Learning Engineer with over 10 years of experience. He is most well-known for "Dan Does Data," a YouTube livestream demonstrating the power and pitfalls of neural networks. He has developed and applied novel statistical models of machine learning to topics such as accounting for truck traffic on highways, travel time outlier detection, and other areas. Dan has also published research and presented findings at the Transportation Research Board and other academic journals.

Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

Descrizione libreria

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Informazioni sull?azienda del venditore

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19-20 Bourne Court, 19-20 Bourne Court, Woodford Green, IG8 8HD, United Kingdom

Condizioni di vendita e spedizione

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Company Name: GreatBookPricesUK
Legal Entity: Far Corner Europe Limited
Address: 19-20 Bourne Court, Southend Road, Woodford Green Essex, UK IG8 8HD
Registration #: 10691061, GB307932304
Authorized representative: Danielle Hainsey

Diritto di recesso

Se sei un consumatore, puoi esercitare il tuo diritto di recesso seguendo le istruzioni riportate di seguito. Per "consumatore" si intende qualsiasi persona fisica che agisca per fini che non rientrano nel quadro della sua attivit� commerciale, industriale, artigianale o professionale.

Informazioni relative al diritto di recesso

Diritto di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto, senza indicarne le ragioni, entro 14 giorni.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui

tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare GreatBookPricesUK, Willow Farm Business Park, DE74 2TW, Castle Donington, Derby, United Kingdom, +1 410-964-0026, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

Per rispettare il termine di recesso, � sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso.

Effetti del recesso

Se recedi dal presente contratto, ti saranno rimborsati tutti i pagamenti che hai effettuato a nostro favore, compresi i costi di consegna (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di consegna diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto). Potremo trattenere dal rimborso le somme derivanti da una diminuzione del valore del prodotto risultante da una tua non necessaria manipolazione.

I rimborsi verranno effettuati senza indebito ritardo e in ogni caso non oltre 14 giorni dal giorno in cui siamo stati informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Detti rimborsi saranno effettuati utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente convenuto altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso. Il rimborso pu� essere sospeso fino al ricevimento dei beni oppure fino all'avvenuta dimostrazione da parte tua di aver rispedito i beni, se precedente.

Ti preghiamo di rispedire i beni o di consegnarli a GreatBookPricesUK, Willow Farm Business Park, Returns Ref: [transaction or order number], DE74 2TW, Castle Donington, Derby, United Kingdom, +1 410-964-0026, senza indebiti ritardi e in ogni caso entro 14 giorni dal giorno in cui hai comunicato il tuo recesso dal presente contratto. Il termine � rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione del bene diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni.

Eccezioni al diritto di recesso

Il diritto di recesso non si applica in caso di:

fornitura di giornali, periodici e riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento per la fornitura di tali pubblicazioni;
fornitura di contenuto digitale (inclusi applicazioni, MP3, ecc.) mediante un supporto non materiale (per esempio un CD o un DVD) se al momento dell'inoltro dell'ordine hai espressamente consentito all'inizio dell'esecuzione accettando la perdita del diritto di recesso in conseguenza dell'inizio di esecuzione.

Modulo di recesso tipo

(Compilare e restituire il presente modulo solo se si desidera recedere dal contratto)

Destinatario: (GreatBookPricesUK, Willow Farm Business Park, DE74 2TW, Castle Donington, Derby, United Kingdom, +1 410-964-0026)

Con la presente io/noi (*) notifichiamo il recesso dal mio/nostro (*) contratto di vendita dei seguenti beni/servizi (*)

Ordinato il (*) /ricevuto il (*)

Nome del/dei consumatore(i)

Indirizzo del/dei consumatore(i)

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Data

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