亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

使用高級架構開發和優化深度學習模型。這本書教你錯綜復雜的細節和微妙的算法，是卷積神經網絡的核心。在高級應用深度學習中，您將學習CNN的高級主題和使用Keras和TensorFlow的對象檢測。

在此過程中，您將了解CNN中的基本操作，如卷積和池化，然后了解更高級的架構，如inception networks、resnets等等。當這本書討論理論主題時，你會發現如何有效地與Keras工作，其中有許多技巧和提示，包括如何用自定義回調類自定義Keras登錄，什么是迫切執行，以及如何在你的模型中使用它。最后，您將學習對象檢測是如何工作的，并在Keras和TensorFlow中構建YOLO(只查看一次)算法的完整實現。在書的最后，你將實現各種各樣的模型在Keras和學習許多高級技巧，將把你的技能到下一個水平。

你將學到什么

• 看看卷積神經網絡和目標檢測是如何工作的
• 在磁盤上的權值和模型
• 暫停訓練，在稍后的階段重新開始
• 在代碼中使用硬件加速
• 使用數據集TensorFlow抽象和使用預先訓練的模型和遷移學習
• 刪除和添加層到預先訓練的網絡，使其適應您的特定項目
• 將預先訓練好的模型(如Alexnet和VGG16)應用到新的數據集

這本書是給誰的

• 擁有中級到高級Python和機器學習技能的科學家和研究人員。此外，還需要Keras和TensorFlow的中級知識。

使用Python進行計算機視覺的深度學習將使您成為計算機視覺和視覺識別任務的深度學習專家。

在書中，我們將重點學習:

• 神經網絡和機器學習
• 卷積神經網絡(CNNs)
• 目標檢測/定位與深度學習
• 訓練大型(圖像級)網絡
• 掌握使用Python編程語言和Keras、TensorFlow 2.0和mxnet深度學習庫的實現

在用Python進行了計算機視覺的深度學習之后，您將能夠用深度學習解決實際問題。

下載地址：鏈接: //pan.baidu.com/s/1I8r-Vjvv4n8v-6t_5I679g 提取碼: j69b

書名： Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

主要內容：

這本書分為兩個部分。

第一部分，機器學習的基礎知識，涵蓋以下主題：

• 什么是機器學習？它被試圖用來解決什么問題？機器學習系統的主要類別和基本概念是什么？
• 典型的機器學習項目中的主要步驟。
• 通過擬合數據來學習模型。
• 優化成本函數（cost function）。
• 零、前言
• 處理，清洗和準備數據。
• 選擇和設計特征。
• 使用交叉驗證選擇一個模型并調整超參數。
• 機器學習的主要挑戰，特別是欠擬合和過擬合（偏差和方差權衡）。
• 對訓練數據進行降維以對抗 the curse of dimensionality（維度詛咒）
• 最常見的學習算法：線性和多項式回歸， Logistic 回歸，k-最近鄰，支持向量機，決策 樹，隨機森林和集成方法。

第二部分，神經網絡和深度學習，包括以下主題：

• 什么是神經網絡？它們有啥優勢？
• 使用 TensorFlow 構建和訓練神經網絡。
• 最重要的神經網絡架構：前饋神經網絡，卷積網絡，遞歸網絡，長期短期記憶網絡 （LSTM）和自動編碼器。
• 訓練深度神經網絡的技巧。
• 對于大數據集縮放神經網絡。
• 強化學習。

第一部分主要基于 scikit-learn ，而第二部分則使用 TensorFlow 。 注意：不要太急于深入學習到核心知識：深度學習無疑是機器學習中最令人興奮的領域之 一，但是你應該首先掌握基礎知識。而且，大多數問題可以用較簡單的技術很好地解決（而 不需要深度學習），比如隨機森林和集成方法（我們會在第一部分進行討論）。如果你擁有 足夠的數據，計算能力和耐心，深度學習是最適合復雜的問題的，如圖像識別，語音識別或 自然語言處理。

掌握通過機器學習和深度學習識別和解決復雜問題的基本技能。使用真實世界的例子，利用流行的Python機器學習生態系統，這本書是你學習機器學習的藝術和科學成為一個成功的實踐者的完美伴侶。本書中使用的概念、技術、工具、框架和方法將教會您如何成功地思考、設計、構建和執行機器學習系統和項目。

使用Python進行的實際機器學習遵循結構化和全面的三層方法，其中包含了實踐示例和代碼。

第1部分側重于理解機器學習的概念和工具。這包括機器學習基礎，對算法、技術、概念和應用程序的廣泛概述，然后介紹整個Python機器學習生態系統。還包括有用的機器學習工具、庫和框架的簡要指南。

第2部分詳細介紹了標準的機器學習流程，重點介紹了數據處理分析、特征工程和建模。您將學習如何處理、總結和可視化各種形式的數據。特性工程和選擇方法將詳細介紹真實數據集，然后是模型構建、調優、解釋和部署。

第3部分探討了多個真實世界的案例研究，涵蓋了零售、交通、電影、音樂、營銷、計算機視覺和金融等不同領域和行業。對于每個案例研究，您將學習各種機器學習技術和方法的應用。動手的例子將幫助您熟悉最先進的機器學習工具和技術，并了解什么算法最適合任何問題。

實用的機器學習與Python將授權您開始解決您自己的問題與機器學習今天!

你將學習：

• 執行端到端機器學習項目和系統
• 使用行業標準、開放源碼、健壯的機器學習工具和框架實現實踐示例
• 回顧描述機器學習和深度學習在不同領域和行業中的應用的案例研究
• 廣泛應用機器學習模型，包括回歸、分類和聚類。
• 理解和應用深度學習的最新模式和方法，包括CNNs、RNNs、LSTMs和transfer learning。

這本書是給誰看的 IT專業人士、分析師、開發人員、數據科學家、工程師、研究生

目錄：

Part I: Understanding Machine Learning

• Chapter 1: Machine Learning Basics
• Chapter 2: The Python Machine Learning Ecosystem Part II: The Machine Learning Pipeline
• Chapter 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
• Chapter 4: Feature Engineering and Selection
• Chapter 5: Building, Tuning and Deploying Models Part III: Real-World Case Studies
• Chapter 6: Analyzing Bike Sharing Trends
• Chapter 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
• Chapter 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
• Chapter 9: Analyzing Wine Types and Quality
• Chapter 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
• Chapter 11: Forecasting Stock and Commodity Prices

Chapter 12: Deep Learning for Computer Vision

這本書在對算法工作原理的高層次理解和對優化模型的具體細節的了解之間找到一個平衡點。這本書將給你的信心和技能時，開發所有主要的機器學習模型。在這本Pro機器學習算法中，您將首先在Excel中開發算法，以便在用Python/R實現模型之前，實際了解可以在模型中調優的所有細節。

你將涵蓋所有主要的算法:監督和非監督學習，其中包括線性/邏輯回歸;k - means聚類;主成分分析;推薦系統;決策樹;隨機森林;“GBM”;和神經網絡。您還將通過CNNs、RNNs和word2vec等文本挖掘工具了解最新的深度學習。你不僅要學習算法，還要學習特征工程的概念來最大化模型的性能。您將看到該理論與案例研究，如情緒分類，欺詐檢測，推薦系統，和圖像識別，以便您得到最佳的理論和實踐為工業中使用的絕大多數機器學習算法。在學習算法的同時，您還將接觸到在所有主要云服務提供商上運行的機器學習模型。

你會學到什么？

• 深入了解所有主要的機器學習和深度學習算法
• 充分理解在構建模型時要避免的陷阱
• 在云中實現機器學習算法
• 通過對每種算法的案例研究，采用動手實踐的方法
• 學習集成學習的技巧，建立更精確的模型
• 了解R/Python編程的基礎知識和Keras深度學習框架

這本書是給誰看的

希望轉換到數據科學角色的業務分析師/ IT專業人員。想要鞏固機器學習知識的數據科學家。

//www.manning.com/books/deep-learning-with-javascript

深度學習已經改變了計算機視覺、圖像處理和自然語言應用領域。多虧了TensorFlow.js，現在JavaScript開發人員可以無需依賴Python或R就能構建深度學習應用程序。使用JavaScript的深度學習向開發人員展示了如何將DL技術引入web。本書由TensorFlow庫的主要作者編寫，為在瀏覽器或Node上使用JavaScript進行深度學習的應用程序提供了有趣的用例和深入的指導。

關于技術

在瀏覽器或基于Node的后端中運行深度學習應用程序，為智能web應用程序開辟了令人興奮的可能性。使用TensorFlow.js庫，您可以用JavaScript構建和訓練深度學習模型。TensorFlow.js具有無與倫比的可擴展性，模塊化和響應能力，其可移植性確實令人眼前一亮。它的模型可以在JavaScript運行的任何地方運行，從而將ML推向應用程序堆棧的更上層。

關于這本書

在Deep Learning with JavaScript這本書中，您將學習使用TensorFlow.js來構建直接在瀏覽器中運行的深度學習模型。這本快節奏的書由Google工程師撰寫，是實用的，引人入勝且易于閱讀。通過以文本分析，語音處理，圖像識別和自學習游戲AI為特色的各種示例，您將掌握深度學習的所有基礎知識并探索高級概念，例如對現有模型進行再訓練以進行遷移學習和圖像生成。

書里面有什么

在瀏覽器中的圖像和語言處理

用客戶端數據調優ML模型

通過生成式深度學習創建文本和圖像

源代碼示例以進行測試和修改

簡介：

使用Python、OpenCV庫構建計算機視覺的實際應用程序。這本書討論了不同方面的計算機視覺，如圖像和對象檢測，跟蹤和運動分析及其應用實例。作者首先介紹了計算機視覺，然后使用Python從頭開始創建OpenCV。下一節討論專門的圖像處理和分割，以及計算機如何存儲和處理圖像。這涉及到使用OpenCV庫進行模式識別和圖像標記。接下來，將使用OpenCV處理對象檢測、視頻存儲和解釋，以及人類檢測。跟蹤和運動也進行了詳細的討論。該書還討論了如何使用CNN和RNN創建復雜的深度學習模型。最后對計算機視覺的應用現狀和發展趨勢進行了總結。

閱讀本書之后，您將能夠理解并使用Python、OpenCV實現計算機視覺及其應用程序。您還將能夠使用CNN和RNN創建深度學習模型，并了解這些前沿的深度學習架構是如何工作的。

您將學習

• 了解什么是計算機視覺以及它在智能自動化系統中的整體應用。
• 探索構建計算機視覺應用程序所需的深度學習技術。
• 使用OpenCV、Python和NumPy中的最新技術構建復雜的計算機視覺應用程序。
• 創建實際的應用程序，如：人臉檢測和識別，手寫識別，對象檢測，跟蹤和運動分析。

作者：

Sunila Gollapudi是Broadridge Financial Solutions India (Pvt)有限公司的執行副總裁。擁有超過17年的架構、設計和開發以客戶為中心、企業級和數據驅動的解決方案的經驗。在過去的十年中，她主要專注于銀行和金融服務領域，是一名數據鑒賞家和架構師，擅長設計一個通過分析最大化數據價值的整體數據策略。她的專長包括通過綜合業務和領域驅動因素以及大數據工程和分析領域的新興技術趨勢來構建整體智能自動化戰略;領導針對CI/CD的云遷移和DevOps戰略;指導應用程序現代化、重用和技術標準化計劃。

地址：

//www.apress.com/gp/book/9781484228449

從MATLAB開始進行深度學習，掌握人工智能。在這本書中，你從機器學習基礎開始，然后繼續學習神經網絡，深度學習，然后是卷積神經網絡。在基礎和應用的混合，MATLAB深度學習使用MATLAB作為基礎編程語言和工具的例子和案例研究，在這本書。

有了這本書，你將能夠解決當今現實世界中的一些大數據、智能機器人和其他復雜的數據問題。您將看到，對于現代智能數據分析和使用來說，深度學習是機器學習中多么復雜和智能的一個方面。

你將學習：

• 使用MATLAB進行深度學習
• 發現神經網絡和多層神經網絡
• 處理卷積和池化層
• 使用這些層構建一個MNIST示例

這本書是給誰看的

想用MATLAB學習深度學習的同學。一些MATLAB的經驗可能會有用。

Phil Kim博士是一位經驗豐富的MATLAB程序員和用戶。他還研究從人工智能和機器學習中提取的大型數據集的算法。他曾在韓國航空航天研究院擔任高級研究員。在那里，他的主要任務是為無人機開發自主飛行算法和機載軟件。一個名為“Clickey”的屏幕鍵盤程序是他在攻讀博士學位期間開發的，它充當了一個橋梁，將作者帶到了他目前的工作崗位——韓國國立康復研究所(National Rehabilitation Research Institute of Korea)高級研究員。

目錄：

• Chapter 1: Machine Learning 1
• Chapter 2: Neural Network 19
• Chapter 3: Training of Multi-Layer Neural Network 53
• Chapter 4: Neural Network and Classification 81
• Chapter 5: Deep Learning 103
• Chapter 6: Convolutional Neural Network 121

簡介： Google一直是引入突破性技術和產品的先驅。在效率和規模方面，TensorFlow也不例外，因此，編寫本書只是向讀者介紹TensorFlow核心團隊所做的這些重要更改。本書著重于機器學習方面的TensorFlow的不同應用，并更深入地探討了方法的最新變化。對于那些想要用TensorFlow進行機器學習的人來說，這本書是一個很好的參考點。本書分為三個部分。第一篇：使用TensorFlow 2.0進行數據處理。第二部分：使用TensorFlow 2.0構建機器學習和深度學習模型。它還包括使用TensorFlow 2.0的神經語言編程（NLP）。第三部分介紹了如何在環境中保存和部署TensorFlow 2.0模型。這本書對數據分析人員和數據工程師也很有用，因為它涵蓋了使用TensorFlow 2.0處理大數據的步驟。想要過渡到數據科學和機器學習領域的讀者也會發現，本書提供了實用的入門指南，以后可能會出現更復雜的方面。書中提供的案例研究和示例使您很容易理解和理解相關的基本概念。本書的優勢在于其簡單性以及將機器學習應用于有意義的數據集。

目錄：

• Chapter 1：tenforflow 2.0介紹
  • tensor
  • TensorFlow 1.0與 Tensorflow 2.0的對比
  • Tensorflow 2.0安裝于基礎操作
• Chapter 2：tenforflow 與監督學習
  • 監督機器學習是什么
  • TF2.0實現線性回歸
  • 使用TF和Keras的線性回歸應用
  • TF2.0實現邏輯回歸
  • TF2.0實現boosted樹
• Chapter 3：tenforflow與深度神經網絡
  • 什么是神經網絡
  • 前向傳播與反向傳播
  • TF2.0構建神經網絡
  • 深度神經網絡
  • TF2.0構建深度神經網絡
  • 使用Keras模型估量
  • 總結
• Chapter 4：圖片與Tensorflow
  • 圖片處理
  • 卷積神經網絡
  • TF2.0與卷積神經網絡
  • 遷移學習
  • TF2.0與變分自編碼器
  • 總結
• Chapter 5：TF2.0與自然語言處理（NLP）
  • NLP概述
  • 文本處理
  • 文本分類與TF
  • TF projector
• Chapter 6：TF模型
  • TF部署
  • 模型部署的Python
  • 基于TF的Keras模型