TensorFlow深度学习
编辑推荐
本书介绍关于机器学习系统的深度学习算法，使你可以在搜索、图像识别、语言处理等产品中实现这些算法。你将学习如何分析并改进深度学习模型的表现，通过与标准算法进行比较，借助机器智慧，在特定文本中从信息和决策行为中学习。读完本书后，你将熟悉机器学习技术，尤其是使用TensorFlow进行深度学习，并将所学知识用于研究或商业项目。本书适合想要探索数据抽象层的数据科学家，展现了如何在实际中使用TensorFlow处理复杂且未经加工的数据。
?访问并使用公共数据集，通过TensorFlow下载、处理、传输数据
?在实际数据集中应用TensorFlow，包括图像、文本等
?学习如何评估深度学习模型的表现
?使用深度学习完成可扩展对象检测和移动计算
?训练机器通过探索加强学习技术从数据中进行快速学习
内容简介
本书共分5方面内容：基础知识、关键模块、算法模型、内核揭秘、生态发展。前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台，算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型，内核揭秘方面主要分析C++内核中的通信原理、消息管理机制等，* 后从生态发展的角度讲解以TensorFlow 为中心的一套开源大数据分析解决方案。
本书适合所有对深度学习和TensorFlow感兴趣的开发人员和数据分析师阅读。
作者简介
[意]Giancarlo Zaccone 在并行计算和可视化方向拥有丰富经验，目前于某咨询公司担任系统和软件工程师。
[孟加拉]Md. Rezaul Karim 拥有近10年软件研发经验，具备扎实的算法和数据结构知识，研究兴趣包括机器学习、深度学习、语义网络等。
[埃及]Ahmed Menshawy
爱尔兰都柏林三一学院研究工程师，主要工作是使用ADAPT中心的机器学习和自然语言处理技术成果构建原型和应用，在机器学习和自然语言处理领域拥有多年工作经验。
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