TensorFlow - це бібліотека для глибокого навчання з відкритим кодом, яка розробляється та підтримується Google. Він пропонує програмування потоку даних, яке виконує ряд завдань машинного навчання. Він був побудований для роботи на декількох центральних процесорах або графічних процесорах і навіть мобільних операційних системах, і він має кілька обгорток мовами, такими як Python, C ++ або Java.
Ось кураторський список 10 найкращих книг для тензорного потоку, які повинні бути частиною будь-якої початкової та просунутої програми глибокого навчання / машинного навчання.
1) Вивчіть TensorFlow 2.0: впроваджуйте моделі машинного навчання та глибокого навчання за допомогою Python
Learn TensorFlow - книга, написана Прамодом Сінгхом та Авішем Гноєм. Книга починається з представлення фреймворку TensorFlow 2.0 та основних змін після останнього випуску. Книга також зосереджена на побудові моделей машинного навчання під наглядом за допомогою TensorFlow.
Книга також навчає, як можна будувати моделі за допомогою оцінювачів клієнтів. Ви також дізнаєтесь, як використовувати TensorFlow для побудови моделей машинного навчання та глибокого навчання. Весь код, наведений у цій книзі, буде доступний у формі виконуваних скриптів на Github.
Перевірте найновіші ціни та відгуки користувачів на Amazon2) Розширене глибоке навчання за допомогою TensorFlow 2 та Keras
Розширене глибоке навчання за допомогою TensorFlow 2 і Keras - книга, написана Ровелем Атьєнцо. Книга вчить вас деяким передовим методам глибокого навчання, які доступні сьогодні.
Ця книга також навчає вас глибокому навчанню, неконтрольованому навчанню із використанням взаємної інформації, виявленню об’єктів (SSD). У книзі також показано, як створити ефективний ШІ за допомогою найсучасніших методів. У цій книзі ви дізнаєтесь про GAN та про те, як вони можуть відкрити нові рівні ефективності AI.
Перевірте найновіші ціни та відгуки користувачів на Amazon3) Tensorflow за 1 день
Tensorflow за 1 день - книга, написана Крішною Рунгтою. Книга вчить вас цій складній темі легко зрозумілою англійською мовою. Він має фантастичний графік, функцію обчислення. Це допомагає вченому даних візуалізувати свою розроблену нейронну мережу за допомогою TensorBoard.
Книга охоплює такі теми, як Що таке глибоке навчання ?, Машинне навчання проти глибокого навчання, Що таке TensorFlow ?, а також такі розширені теми, як Jupyter Notebook, Tensorflow на AWS та багато іншого.
Перевірте найновіші ціни та відгуки користувачів на Amazon4) TinyML: машинне навчання за допомогою TensorFlow Lite на Arduino та мікроконтролерах з наднизькою потужністю
TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite - книга, написана Пітом Варденом та Даніелем Сітунайке. За допомогою цього практичного навчального довідника ви потрапите в поле TinyML. Книга висвітлює глибоке навчання, а вбудовані системи поєднують, щоб зробити дивовижні речі можливими за допомогою крихітних пристроїв.
Ця книга ідеально підходить для розробників програмного та апаратного забезпечення, які хочуть створювати вбудовані системи за допомогою машинного навчання.
Перевірте найновіші ціни та відгуки користувачів на Amazon5) Обробка природної мови за допомогою TensorFlow
Обробка природної мови за допомогою TensorFlow - книга, написана Хушаном Ганегедарою. У цій книзі ви також дізнаєтесь, як застосовувати високопродуктивні моделі RNN, клітинки короткочасної пам'яті (LSTM) до завдань NLP. Ви також зможете дослідити нейронний машинний переклад та застосувати нейронний машинний перекладач.
Прочитавши цю книгу, ви зрозумієте технологію NLP. Ви також зможете застосовувати TensorFlow у програмах глибокого вивчення NLP та як виконувати конкретні завдання NLP.
Перевірте найновіші ціни та відгуки користувачів на Amazon6) Проекти машинного навчання TensorFlow
Проекти машинного навчання TensorFlow - книга, написана Анкітом Джайном, Армандо Фанданго та Амітою Капур. Ця книга також вчить, як будувати передові проекти. Ви також зможете вирішити загальні проблеми, використовуючи бібліотеки з екосистеми TensorFlow.
Ця книга також навчає, як можна будувати проекти в різних реальних доменах, автокодерах, системах, що рекомендують, навчанні з підкріплення тощо. До кінця цього довідника ви отримаєте необхідний досвід для побудови проектів машинного навчання.
Перевірте найновіші ціни та відгуки користувачів на Amazon7) Практичне бачення комп’ютера за допомогою TensorFlow 2
Практичне комп'ютерне бачення з TensorFlow 2 - книга Бенджаміна Планше та Еліота Андреса. Ця книга допоможе вам дослідити відкриту основу Google для машинного навчання. Ви також зрозумієте, як виграти від використання згорткових нейронних мереж (CNN) для візуальних завдань.
Книга починається з основ комп’ютерного зору та глибокого навчання. Книга також вчить вас будувати нейронну мережу з нуля. Книга допоможе вам навчити класифікувати зображення за допомогою сучасних рішень, таких як Inception та ResNet, та витягувати конкретний вміст методом You Only Look Once (YOLO).
Наприкінці цієї книги навчальних матеріалів ви матимете як теоретичне розуміння, так і практичні навички. Це також допоможе вам вирішити складні проблеми з комп'ютерним зором.
Перевірте найновіші ціни та відгуки користувачів на Amazon8) Професійне глибоке навчання за допомогою TensorFlow
Pro Deep Learning with TensorFlow - книга, написана Сантану Паттанаяком. Ви також зможете зрозуміти математичне розуміння та інтуїцію. Це допомагає вам самостійно винаходити нові архітектури та рішення глибокого навчання.
Книга пропонує практичний досвід, щоб ви могли навчитися глибокому навчанню з нуля. Ця книга про TensorFlow дозволить вам швидко пришвидшити роботу за допомогою TensorFlow. Це допоможе вам оптимізувати різні архітектури глибокого навчання.
У цій книзі висвітлено багато практичних концепцій глибокого навчання, які є актуальними в будь-якій галузі промисловості. Код, наведений у цьому довідковому матеріалі, доступний у формі блокнотів та сценаріїв iPython.
Перевірте найновіші ціни та відгуки користувачів на Amazon9) Практичне глибоке навчання для хмарних, мобільних та Edge
Практичне глибоке навчання для хмари, мобільного та Edge - книга, написана Анірудхом Коулом, Сіддхою Ганджу та Мехер Касам. Ця книга навчить вас створювати практичні програми для глибокого навчання для хмарних, мобільних, браузерів.
Книга навчає вас процесу перетворення ідеї в те, чим можуть користуватися люди в реальному світі. Ця книга також навчає, як можна розвивати штучний інтелект для ряду пристроїв, зокрема Raspberry Pi та Google Coral. Ви також отримаєте багато практичних порад щодо максимізації точності та швидкості моделі.
Перевірте найновіші ціни та відгуки користувачів на Amazon10) Глибоке навчання: підхід практикуючого
"Глибоке навчання" - це книга Джоша Паттерсона та Адама Гібсона. Цей практичний посібник не лише надає найбільш практичну інформацію з цього питання. Це також допомагає розпочати створення ефективних мереж глибокого навчання.
Ви дізнаєтесь про теорію глибокого навчання перед тим, як представити їх з відкритим кодом Deeplearning4j (DL4J). Це бібліотека для розробки робочих процесів виробничого класу. Використовуючи реальні приклади, ви легко вивчите методи та стратегії.
Перевірте найновіші ціни та відгуки користувачів на Amazon