Machine Learning Concepts with Python and the Jupyter Notebook Environment: Using Tensorflow 2.0
Lingua: inglese
Editore: Apress, 2020
- Prima edizione
- Brossura
- Nuovo

Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
Venditore AbeBooks dal 27 febbraio 2001
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2020. 1st ed. paperback. . . . . .
Codice articolo V9781484259665
- Titolo
- Machine Learning Concepts with Python and the Jupyter Notebook Environment: Using Tensorflow 2.0
- Autore
- Silaparasetty, Nikita
- Editore
- Apress
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1484259661
- ISBN 13
- 9781484259665
- Edizione
- prima edizione
Create, execute, modify, and share machine learning applications with Python and TensorFlow 2.0 in the Jupyter Notebook environment. This book breaks down any barriers to programming machine learning applications through the use of Jupyter Notebook instead of a text editor or a regular IDE.
Youll start by learning how to use Jupyter Notebooks to improve the way you program with Python. After getting a good grounding in working with Python in Jupyter Notebooks, youll dive into what TensorFlow is, how it helps machine learning enthusiasts, and how to tackle the challenges it presents. Along the way, sample programs created using Jupyter Notebooks allow you to apply concepts from earlier in the book.
Those who are new to machine learning can dive in with these easy programs and develop basic skills. A glossary at the end of the book provides common machine learning and Python keywords and definitions to make learning even easier.
What You Will Learn
- Program in Python and TensorFlow
- Tackle basic machine learning obstacles
- Develop in the Jupyter Notebooks environment
Who This Book Is For
Ideal for Machine Learning and Deep Learning enthusiasts who are interested in programming with Python using Tensorflow 2.0 in the Jupyter Notebook Application. Some basic knowledge of Machine Learning concepts and Python Programming (using Python version 3) is helpful.
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