Learn TensorFlow 2.0 : Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python
Lingua: inglese
Editore: Apress, 2020
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Learn how to use TensorFlow 2.0 to build machine learning and deep learning models with complete examples.The book begins with introducing TensorFlow 2.0 framework and the major changes from its last release. Next, it focuses on building Supervised Machine Learning models using TensorFlow 2.0. It also demonstrates how to build models using customer estimators. Further, it explains how to use TensorFlow 2.0 API to build machine learning and deep learning models for image classification using the standard as well as custom parameters.You'll review sequence predictions, saving, serving, deploying, and standardized datasets, and then deploy these models to production. All the code presented in the book will be available in the form of executable scripts at Github which allows you to try out the examples and extend them in interesting ways.What You'll LearnReview the new features of TensorFlow 2.0Use TensorFlow 2.0 to build machine learning and deep learning modelsPerform sequence predictions using TensorFlow 2.0Deploy TensorFlow 2.0 models with practical examplesWho This Book Is ForData scientists, machine and deep learning engineers.…
Codice articolo 9781484255605
- Titolo
- Learn TensorFlow 2.0 : Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python
- Autore
- Avinash Manure
- Editore
- Apress
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1484255607
- ISBN 13
- 9781484255605
- Peso dell'articolo
- 283 grammi
- Dimensioni
- 235x155x11 mm
- Review the new features of TensorFlow 2.0
- Use TensorFlow 2.0 to build machine learning and deep learning models
- Perform sequence predictions using TensorFlow 2.0
- Deploy TensorFlow 2.0 models with practical examples
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