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【導讀】自2015年11月TensorFlow第一個開源版本發布以來，它便迅速躋身于最激動人心的機器學習庫的行列，并在科研、產品和教育等領域正在得到日益廣泛的應用。這個庫也在不斷地得到改進、充實和優化。今天給大家推薦一本偏實戰的教程《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition》第二版，使用最新TensorFlow 2的官方高級API，幫助你直觀地理解構建智能系統的概念和工具。從業者將學習一系列可以在工作中快速使用的技術。第1部分使用Scikit-Learn來介紹基本的機器學習任務，例如簡單的線性回歸。第2部分已經過重大更新，采用Keras和TensorFlow 2.0引導讀者通過使用深度神經網絡的更先進的機器學習方法。通過每章的練習來幫助你應用所學知識，你只需要編程經驗即可開始使用。

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition

▌本書簡介

通過近年來一系列的突破，深度學習推動了整個機器學習領域的發展。現在，即使對這種技術幾乎一無所知的程序員也可以使用簡單、高效的工具來實現能夠從數據中學習的程序。這本暢銷書的最新版本使用了具體的例子、最少理論和可復現的Python框架，幫助您直觀地理解用于構建人工智能系統的概念和工具。

您將學習一系列可以快速使用的技術。每一章都有練習來幫助你應用所學，你所需要的只是編程經驗。所有代碼都已更新為TensorFlow 2和最新版本的Scikit-Learn和其他庫。

• 探索Keras API, TensorFlow 2的官方高級API
• 使用TensorFlow的數據API、分發策略API和TensorFlow擴展平臺(TFX)對TensorFlow模型進行產品化
• 部署在Google Cloud ML引擎或移動設備上使用TFLite
• 學習新的和擴展的主題，包括聚類、異常檢測、對象檢測、語義分割、注意力機制、語言模型、GANs等

▌相關代碼

//github.com/ageron/handson-ml2

參考鏈接：

主題： Deep Learning with Python

摘要： 《 Python深度學習》第二版全面介紹了使用Python和強大的Keras庫進行的深度學習領域。 由Keras的創建者Google AI研究人員Fran?oisChollet撰寫，此修訂版已更新了新章節，新工具和最新研究中的尖端技術。 讀者將通過實際示例和直觀的說明來加深理解，這些示例使深度學習的復雜性易于理解。

機器學習(ML)是一組用于發現數據關系的編程技術。使用ML算法，您可以對數據進行聚類和分類，以執行建議或欺詐檢測之類的任務，并對銷售趨勢、風險分析和其他預測進行預測。機器學習曾經是學術數據科學家的領域，現在已經成為主流的業務流程，而像易于學習的R編程語言這樣的工具將高質量的數據分析交到任何程序員的手中。《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您廣泛使用的ML技術，以及如何使用R編程語言及其強大的工具生態系統將它們應用于您自己的數據集。這本書會讓你開始!

對這項技術

機器學習技術準確而有效地識別數據中的模式和關系，并使用這些模型對新數據進行預測。ML技術甚至可以在相對較小的數據集上工作，使這些技能成為幾乎所有數據分析任務的強大盟友。R語言的設計考慮了數學和統計的應用。小型數據集是它的最佳選擇，它的現代數據科學工具(包括流行的tidyverse包)使R成為ML的自然選擇。

關于這本書

《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您如何使用強大的R編程語言從數據中獲得有價值的見解。作者兼R專家Hefin Ioan Rhys以其引人入勝的、非正式的風格為ML基礎知識打下了堅實的基礎，并向您介紹了tidyverse，這是一套專門為實用數據科學設計的強大的R工具。有了這些基礎知識，您將更深入地研究常用的機器學習技術，包括分類、預測、約簡和聚類算法，并將每種技術應用于實際數據，從而對有趣的問題進行預測。

使用tidyverse包，您將轉換、清理和繪制您的數據，并在工作中使用數據科學最佳實踐。為了簡化您的學習過程，您還將使用R的mlr包，這是一個非常靈活的接口，用于各種核心算法，允許您以最少的編碼執行復雜的ML任務。您將探索一些基本概念，如過擬合、欠擬合、驗證模型性能，以及如何為您的任務選擇最佳模型。富有啟發性的圖片提供了清晰的解釋，鞏固了你的新知識。

無論您是在處理業務問題、處理研究數據，還是僅僅是一個有數據頭腦的開發人員，您都可以通過本實用教程立即構建自己的ML管道!

里面有什么

• 常用ML技術
• 使用tidyverse包來組織和繪制數據
• 驗證模型的性能
• 為您的任務選擇最佳的ML模型
• 各種實際的編碼練習
• ML的最佳實踐

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

//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：

基于現代TensorFlow方法而不是過時的工程概念來構建自己的pipline。本書中展示了如何為現實的TensorFlow項目構建深度學習pipline。

通過學習本書將了解pipline是什么以及如何工作，以便可以輕松快速地構建完整的應用程序。然后解決并克服Tensorflow的基本障礙，輕松創建功能應用程序并部署訓練有素的模型。本書分步并舉例可幫助讀者了解深度學習流程的每個步驟，同時將最直接，最有效的工具應用于演示性問題和數據集。

讀者還將通過準備數據，選擇適合該數據的模型并調試模型以使用Tensorflow技術使最適合數據的方式來開發深度學習項目。通過訪問一些最新的數據科學趨勢來增強您的技能。如果您曾經考慮過構建自己的圖像或文本標記解決方案或參加Kaggle競賽，那么Deep Learning Pipeline將會非常適合！

本書中包括：

• 使用數據開發深度學習項目
• 研究各種模型并將其應用于自己的數據
• 對適合數據的適當模型進行調試和故障排除

目錄：

作者介紹： Hisham El-Amir是一位數據科學家，在機器學習，深度學習和統計方面擁有專業知識。 他目前在埃及開羅生活和工作。 在他的工作項目中，主要面臨著從自然語言處理（NLP），行為分析，機器學習到分布式處理的挑戰。

Mahmoud Hammy是一位在埃及工作和生活的機器學習工程師。 他的主要研究領域是知識，邏輯，語言和學習之間的重疊。 他致力于訓練機器學習和深度學習模型，以通過使用從深度學習到統計關系學習的方法，將大量的非結構化，半結構化和結構化數據分配到關于世界的新知識中。

簡介：

機器學習和深度學習以深遠的方式影響著世界，從我們與技術產品的交互方式以及彼此之間的交互方式來看，這些技術正在影響我們的關系，工作方式以及我們如何融入生活。如今，在可預見的將來，智能機器會成為社會文化和社會經濟關系賴以生存的核心。

機器學習可以描述為用于基于特定數據集中變量（也稱為特征或屬性）之間的一組交互作用來預測或分類未來事件的工具和技術。另一方面，深度學習擴展了一種稱為神經網絡的機器學習算法，用于學習計算機難以執行的復雜任務。這些任務可能包括識別面部表情和理解具有各種上下文含義的語言。

數據對機器學習和深度學習的興起以及未來的性能提高至關重要。自二十世紀初以來，生成和存儲的數據量呈指數級增長。龐大數據的增長部分歸因于Internet的興起和處理器的小型化，這些處理器已抑制了“物聯網（IoT）”技術。這些大量的數據使訓練計算機學習不可能使用顯式指令集的復雜任務成為可能。

本書的目的是為讀者提供構建學習模型的基本原理和工具。機器學習和深度學習正在迅速發展，對于初學者而言，機器學習和深度學習常常令人感到困惑和困惑。許多人不知道從哪里開始。本書使初學者可以了解有關感興趣的問題，并利用機器學習和深度學習技術的理論基礎和實際步驟進行深入研究。

本書分為八個部分。其細分如下：

?第1部分：Google Cloud Platform入門

?第2部分：數據科學的編程基礎

?第3部分：機器學習簡介

?第4部分：實踐中的機器學習

?第5部分：深度學習簡介

?第6部分：實踐中的深度學習

?第7部分：Google Cloud Platform上的高級分析/機器學習

?第8部分：在GCP上實現生產化機器學習解決方案

本書代碼的地址：

作者介紹：

Ekaba Bisong是T4G的數據主管。 他之前曾在Pythian擔任數據科學家/數據工程師。 此外，他還與卡爾頓大學的智能系統實驗室有項目合作，其研究重點是學習系統（包括自動學習和強化學習），機器學習和深度學習。 Ekaba是Google認證的專業數據工程師和機器學習的Google開發人員專家。

技術顧問：

Vikram Tiwari是Omni Labs，Inc.的聯合創始人，負責處理所有技術。他還是機器學習和Google Cloud Platform的Google Developer Expert。他在各種會議上發表演講，并舉辦有關云和機器學習主題的動手研討會。他喜歡與初創企業和開發人員作為導師合作，以幫助他們應對自己的研究中的各種挑戰。除了工作外，他還在舊金山的Google Developer Group Cloud運營著一個開發人員社區。

Gonzalo Gasca Meza是在GCP機器學習平臺上工作的開發人員程序工程師。他研究方向是TensorFlow和機器學習基礎架構。 Gonzalo擁有牛津大學的計算機科學學士學位和軟件工程碩士學位。加入Google之前，Gonzalo致力于語音和視頻通信的企業級產品。

部分目錄：

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