Machine Learning with TensorFlow
Lingua: inglese
Editore: Manning Publications Apr 2018, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Neuware - SummaryMachine Learning with TensorFlow gives readers a solid foundation in machine-learning concepts plus hands-on experience coding TensorFlow with Python. Purchase of the print book includes a free Elektronisches Buch in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.About the TechnologyTensorFlow, Google's library for large-scale machine learning, simplifies often-complex computations by representing them as graphs and efficiently mapping parts of the graphs to machines in a cluster or to the processors of a single machine.About the BookMachine Learning with TensorFlow gives readers a solid foundation in machine-learning concepts plus hands-on experience coding TensorFlow with Python. You'll learn the basics by working with classic prediction, classification, and clustering algorithms. Then, you'll move on to the money chapters: exploration of deep-learning concepts like autoencoders, recurrent neural networks, and reinforcement learning. Digest this book and you will be ready to use TensorFlow for machine-learning and deep-learning applications of your own. What's InsideMatching your tasks to the right machine-learning and deep-learning approachesVisualizing algorithms with TensorBoardUnderstanding and using neural networksAbout the ReaderWritten for developers experienced with Python and algebraic concepts like vectors and matrices.About the AuthorAuthor Nishant Shukla is a computer vision researcher focused on applying machine-learning techniques in robotics. Senior technical editor, Kenneth Fricklas, is a seasoned developer, author, and machine-learning practitioner.Table of ContentsPART 1 - YOUR MACHINE-LEARNING RIGA machine-learning odysseyTensorFlow essentialsPART 2 - CORE LEARNING ALGORITHMSLinear regression and beyondA gentle introduction to classificationAutomatically clustering dataHidden Markov models PART 3 - THE NEURAL NETWORK PARADIGMA peek into autoencodersReinforcement learningConvolutional neural networksRecurrent neural networksSequence-to-sequence models for chatbotsUtility landscape.…
Codice articolo 9781617293870
- Titolo
- Machine Learning with TensorFlow
- Autore
- Nishant Shukla
- Editore
- Manning Publications Apr 2018
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1617293873
- ISBN 13
- 9781617293870
- Peso dell'articolo
- 468 grammi
- Dimensioni
- 233x187x20 mm
Summary
Machine Learning with TensorFlow gives readers a solid foundation in machine-learning concepts plus hands-on experience coding TensorFlow with Python.
Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.
About the Technology
TensorFlow, Google's library for large-scale machine learning, simplifies often-complex computations by representing them as graphs and efficiently mapping parts of the graphs to machines in a cluster or to the processors of a single machine.
About the Book
Machine Learning with TensorFlow gives readers a solid foundation in machine-learning concepts plus hands-on experience coding TensorFlow with Python. You'll learn the basics by working with classic prediction, classification, and clustering algorithms. Then, you'll move on to the money chapters: exploration of deep-learning concepts like autoencoders, recurrent neural networks, and reinforcement learning. Digest this book and you will be ready to use TensorFlow for machine-learning and deep-learning applications of your own.
What's Inside
- Matching your tasks to the right machine-learning and deep-learning approaches
- Visualizing algorithms with TensorBoard
- Understanding and using neural networks
About the Reader
Written for developers experienced with Python and algebraic concepts like vectors and matrices.
About the Author
Author Nishant Shukla is a computer vision researcher focused on applying machine-learning techniques in robotics.
Senior technical editor, Kenneth Fricklas, is a seasoned developer, author, and machine-learning practitioner.
Table of Contents
- A machine-learning odyssey
- TensorFlow essentials
- Linear regression and beyond
- A gentle introduction to classification
- Automatically clustering data
- Hidden Markov models
- A peek into autoencoders
- Reinforcement learning
- Convolutional neural networks
- Recurrent neural networks
- Sequence-to-sequence models for chatbots
- Utility landscape
PART 1 - YOUR MACHINE-LEARNING RIG
PART 2 - CORE LEARNING ALGORITHMS
PART 3 - THE NEURAL NETWORK PARADIGM
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Nishant Shukla is a computer vision researcher at UCLA, focusing on machine learning techniques with robotics. He has been a developer for Microsoft, Facebook, and Foursquare, and a machine learning engineer for SpaceX, as well as the author of the Haskell Data Analysis Cookbook.
Nishant Shukla is a computer vision researcher at UCLA, focusing on machine learning techniques with robotics. He has been a developer for Microsoft, Facebook, and Foursquare, and a machine learning engineer for SpaceX, as well as the author of the Haskell Data Analysis Cookbook.
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