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本書建立在基本的Python教程的基礎上，解釋了許多沒有被常規覆蓋的Python語言特性:從通過利用入口點作為微服務扮演雙重角色的可重用控制臺腳本，到使用asyncio高效地整理大量來源的數據。通過這種方式，它涵蓋了基于類型提示的linting、低開銷測試和其他自動質量檢查，以演示一個健壯的實際開發過程。

Python的一些功能強大的方面通常用一些設計的示例來描述，這些示例僅作為一個獨立示例來解釋該特性。通過遵循從原型到生產質量的真實應用程序示例的設計和構建，您不僅將看到各種功能是如何工作的，而且還將看到它們如何作為更大的系統設計過程的一部分進行集成。此外，您還將受益于一些有用的附加說明和庫建議，它們是Python會議上問答會議的主要內容，也是討論現代Python最佳實踐和技術的主要內容，以便更好地生成易于維護的清晰代碼。

高級Python開發是為已經能用Python編寫簡單程序的開發人員準備的，這些開發人員希望了解什么時候使用新的和高級語言特性是合適的，并且能夠以一種自信的方式這樣做。它對于希望升級到更高級別的開發人員和迄今為止使用過較老版本Python的非常有經驗的開發人員特別有用。

你將學習

• 理解異步編程
• 檢查開發插件架構
• 使用類型注釋
• 回顧測試技術
• 探索打包和依賴項管理

這本書是給誰的 -已經有Python經驗的中高級開發人員。

利用實用的、循序漸進的方法運用計算機視覺和機器學習概念開發商業和工業應用。

這本書包括四個主要部分，從設置編程環境開始。第1節介紹了圖像和視頻處理的基礎知識，并提供了如何操作和從圖像中提取有用信息的代碼示例。您將主要使用OpenCV和Python來處理本節中的示例。

第2節描述機器學習和神經網絡的概念應用于計算機視覺。你將學習神經網絡的不同算法，比如convolutional neural network (CNN)， region-based convolutional neural network (R-CNN)， YOLO。在本節中，您還將學習如何訓練、調整和管理計算機視覺的神經網絡。第3節提供了逐步發展商業和工業應用的例子，如視頻監控中的面部識別和制造中的表面缺陷檢測。

最后一部分是關于在云基礎設施(如Amazon AWS、谷歌云平臺和Microsoft Azure)上訓練大量圖像的神經網絡。它引導您完成在基于gpu的云基礎設施上為計算機視覺訓練分布式神經網絡的過程。當您讀完《使用人工神經網絡構建計算機視覺應用程序》并完成代碼示例時，您將開發出一些使用深度學習的計算機視覺的真實使用案例。

你將學到什么

• 運用圖像處理、操作和特征提取技術
• 處理計算機視覺的各種深度學習算法
• 訓練、管理和調優CNNs和對象檢測模型的超參數，如R-CNN、SSD、YOLO
• 使用Keras和TensorFlow建立神經網絡模型
• 發現在商業和工業中實施計算機視覺應用的最佳實踐
• 在基于gpu的云基礎設施上訓練分布式模型

這本書是給誰的

• 具有Python編程知識的數據科學家、分析師、機器學習和軟件工程專業人員。

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。

有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫，演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例，您可以在家里自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容，在這本書中涵蓋。不需要深入的面向對象編程知識，因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時，編碼示例是深入和復雜的。它們也簡潔、準確、完整，補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和應用復雜的機器學習算法。

對于那些在機器學習方面追求職業生涯的人來說，Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識，這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

• 使用Scikit-Learn中常見的簡單和復雜數據集
• 將數據操作為向量和矩陣，以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
• 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
• 優化算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據并保存為這些格式

這本書是給誰的

• 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域，而這些基礎知識有時在急于提高生產力的過程中被忽略了。一些面向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易，盡管任何人都可以從這本書獲益。

使用Python進行自然語言處理(NLP)，學習如何設置健壯環境來執行文本分析。這第二版經歷了一個重大的修改，并介紹了幾個重要的變化和基于NLP的最新趨勢的新主題。

您將了解如何在NLP中使用最新的、最先進的框架，以及機器學習和深度學習模型，用于Python支持的監督情感分析，以解決實際的案例研究。首先回顧Python中關于字符串和文本數據的NLP基礎知識，然后討論文本數據的工程表示方法，包括傳統的統計模型和新的基于深度學習的嵌入模型。本文還討論了解析和處理文本的改進技術和新方法。

文本摘要和主題模型已經全面修訂，因此本書展示了如何在NIPS會議論文的興趣數據集上下文中構建、調整和解釋主題模型。此外，這本書涵蓋了文本相似性技術與現實世界的電影推薦人的例子，以及情緒分析使用監督和非監督的技術。還有一章專門討論語義分析，您將了解如何從頭構建自己的命名實體識別(NER)系統。雖然該書的整體結構保持不變，但整個代碼庫、模塊和章節都已更新到最新的Python 3。x版本。

你將學習

• 理解NLP和文本的語法、語義和結構
• 發現文本清理和功能工程
• 回顧文本分類和文本聚類
• 評估文本摘要和主題模型
• 學習NLP的深度學習

這本書是給誰的

• IT專業人員、數據分析師、開發人員、語言學專家、數據科學家和工程師，以及任何對語言學、分析和從文本數據中產生見解有濃厚興趣的人。

 強化學習是機器學習的一個熱門領域，從基礎開始: 發現代理和環境如何演變，然后獲得它們之間如何相互關聯的清晰聯系。然后你將學習與強化學習相關的理論，并了解建立強化學習過程的概念。

這本書討論了對強化學習很重要的算法實現，包括馬爾可夫決策過程和半馬爾可夫決策過程。下一節將向您展示如何在查看Open AI Gym之前開始使用Open AI。然后您將學習Python中關于增強學習方面的群體智能。

本書的最后一部分從TensorFlow環境開始，并給出了如何將強化學習應用于TensorFlow的概述。還有Keras，一個可以用于強化學習的框架。最后，您將深入研究谷歌的深層思想，并看到可以使用強化學習的場景。

你將學習

• 吸收強化學習過程的核心概念
• 使用深度學習和人工智能的高級主題
• 與Open AI Gym、Open AI和Python一起工作
• 利用TensorFlow和Keras使用Python進行強化學習

這本書是給誰看的

數據科學家、機器學習和深度學習專業人員、希望適應和學習強化學習的開發人員。

//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

題目：Applied Reinforcement Learning with Python With OpenAI Gym, Tensorflow, and Keras

深入研究強化學習算法，并通過Python將它們應用到不同的用例中。這本書涵蓋了重要的主題，如策略梯度和Q學習，并利用框架，如Tensorflow, Keras，和OpenAI Gym。

Python中的應用增強學習向您介紹了強化學習(RL)算法背后的理論和用于實現它們的代碼。您將在指導下了解OpenAI Gym的特性，從使用標準庫到創建自己的環境，然后了解如何構建強化學習問題，以便研究、開發和部署基于rl的解決方案。

你將學習：

• 用Python實現強化學習
• 使用AI框架，如OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
• 通過云資源部署和培訓基于增強學習的解決方案
• 應用強化學習的實際應用

這本書是給誰看的： 數據科學家、機器學習工程師和軟件工程師熟悉機器學習和深度學習的概念。

地址：

//www.springerprofessional.de/en/applied-reinforcement-learning-with-python/17098944

目錄：

第1章 強化學習導論

在過去的一年里，深度學習技術的不斷擴散和發展給各個行業帶來了革命性的變化。毫無疑問，這個領域最令人興奮的部分之一是強化學習(RL)。這本身往往是許多通用人工智能應用程序的基礎，例如學習玩視頻游戲或下棋的軟件。強化學習的好處是，假設可以將問題建模為包含操作、環境和代理的框架，那么代理就可以熟悉大量的任務。假設,解決問題的范圍可以從簡單的游戲,更復雜的3d游戲,自動駕駛汽車教學如何挑選和減少乘客在各種不同的地方以及教一個機械手臂如何把握對象和地點在廚房柜臺上。

第二章 強化學習算法

讀者應該知道，我們將利用各種深度學習和強化學習的方法在這本書。然而，由于我們的重點將轉移到討論實現和這些算法如何在生產環境中工作，我們必須花一些時間來更詳細地介紹算法本身。因此，本章的重點將是引導讀者通過幾個強化學習算法的例子，通常應用和展示他們在使用Open AI gym 不同的問題。

第三章 強化學習算法:Q學習及其變體

隨著策略梯度和Actor-Critic模型的初步討論的結束，我們現在可以討論讀者可能會發現有用的替代深度學習算法。具體來說，我們將討論Q學習、深度Q學習以及深度確定性策略梯度。一旦我們了解了這些，我們就可以開始處理更抽象的問題，更具體的領域，這將教會用戶如何處理不同任務的強化學習。

第四章 通過強化學習做市場

除了在許多書中發現的強化學習中的一些標準問題之外，最好看看那些答案既不客觀也不完全解決的領域。在金融領域，尤其是強化學習領域，最好的例子之一就是做市。我們將討論學科本身，提出一些不基于機器學習的基線方法，然后測試幾種基于強化學習的方法。

第五章 自定義OpenAI強化學習環境

在我們的最后一章，我們將專注于Open AI Gym，但更重要的是嘗試理解我們如何創建我們自己的自定義環境，這樣我們可以處理更多的典型用例。本章的大部分內容將集中在我對開放人工智能的編程實踐的建議，以及我如何編寫這個軟件的建議。最后，在我們完成創建環境之后，我們將繼續集中精力解決問題。對于這個例子，我們將集中精力嘗試創建和解決一個新的視頻游戲。

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

由于特征工程通常是特定于數據類型且依賴于應用程序的，本書包含專門介紹主要數據類型的特征工程的章節，如文本數據、圖像數據、序列數據、時間序列數據、圖形數據、流數據、軟件工程數據、Twitter 數據和社交媒體數據。這些章節介紹了生成經過反復測試、手工制作的特定于域的功能以及自動通用功能生成方法（如 Word2Vec）的方法。

本書目錄：

1. 預覽概述
2. 文本數據特征工程　
3. 視覺數據特征提取學習
4. 基于特征的時序分析
5. 數據特征流工程
6. 序列特征生成與特征工程
7. 圖與網絡特征生成
8. 特征選擇與評估
9. 監督學習中的自動特征工程
10. 基于模式的特征生成
11. 深度學習特征表示
12. 用于社交機器人檢測的特征工程
13. 用于軟件分析的特征生成與工程
14. Twitter應用特征工程

本書還包含有關特征選擇、基于特征轉換的自動方法、使用深度學習方法生成功能以及使用頻繁和對比度模式生成特征的章節。有幾章是關于在特定應用中使用特征工程的。

本書包含許多有用的特征工程概念和技術，這些概念和技術適用于多種方案：（a） 生成功能以表示沒有要素時的數據，（b） 在（人們可能擔心）存在時生成有效特征功能不夠好/競爭力不夠，（c） 在功能過多時選擇功能，（d） 為特定類型的應用程序生成和選擇有效功能，以及 （e） 了解與相關挑戰以及需要處理的方法，各種數據類型。