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Einführung in TensorFlow (eBook, PDF)

Einführung in TensorFlow (eBook, PDF) - Tom Hope
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Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen
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O’Reilly
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32,90 €*

ISBN-13:
9783960101802
Veröffentl:
2018
Seiten:
238
Autor:
Tom Hope
Serie:
Animals
eBook Format:
PDF
eBook-Typ:
Reflowable
Kopierschutz:
Digital Watermark [Social-DRM]
Sprache:
Deutsch
Systemvoraussetzungen
Beschreibung
Deep-Learning-Netze, die mit groen Datenmengen angelernt wurden, losen komplexe Aufgaben mit erstaunlicher Genauigkeit. TensorFlow ist die fuhrende Open-Source-Bibliothek zum Erstellen und Trainieren neuronaler Deep-Learning-Netze z.B. fur die Sprach- und Bilderkennung, die Verarbeitung naturlicher Sprache (NLP) oder die vorhersagende Datenanalyse. Dieses Buch bietet einer breiten technisch orientierten Leserschaft einen praxisnahen Zugang zu den Grundlagen von TensorFlow. Sie erarbeiten zunchst einige einfache Beispielaufgaben mit TensorFlow und tauchen anschlieend tiefer in Themen ein wie die Architektur neuronaler Netze, die Visualisierung mit TensorBoard, Abstraktionsbibliotheken fr TensorFlow oder Multithread-Pipelines zur Dateneingabe. Wenn Sie dieses Buch durchgearbeitet haben, sind Sie in der Lage, Deep-Learning-Systeme mit TensorFlow zu erstellen und im Produktivbetrieb einzusetzen.
Autor
Tom Hope ist Forscher auf dem Gebiet des angewandten maschinellen Lernens und ein Datenanalyst mit umfangreichen Erfahrungen in der akademischen Welt und der Industrie. Er hat auf verschiedenen Anwendungsgebieten Forschungs- und Entwicklungsprojekte zu Datenanalyse und Deep Learning geleitet.Yehezkel S. Resheff forscht zu angewandter Datenanalyse. Seine Dissertation beschäftigte sich mit maschinellem Lernen und Lernmethoden für tragbare Geräte und dem Internet der Dinge. Er hat in der Vergangenheit Forschungs- und Entwicklungsprojekte zu Deep Learning bei Intel und Microsoft geleitet.Itay Lieder ist Forscher auf dem Gebiet des angewandten maschinellen Lernens und der Computer-Neurowissenschaft. Für seine Abschlussarbeit entwickelte er Algorithmen zur Modellierung  grundlegender Wahrnehmungsvorgänge. Er hat innovative Forschungs- und Entwicklungsprojekte zu Deep Learning für Textanalyse und Web-Mining bei großen internationalen Firmen geleitet.

PDF Typ:

Standard-PDF: Das ist der am häufigsten verwendete eBook PDF-Typ. Ein Standard-PDF ist ein einfaches PDF-Dokument, das auf jedem Gerät geöffnet werden kann, das eine PDF-Reader-Software installiert hat.

Interaktive PDF: Ein interaktives PDF enthält zusätzliche Funktionen wie Links, Formulare, Audio- und Video-Dateien, interaktive Schaltflächen und andere interaktive Elemente. Interaktive PDFs sind besonders nützlich für eBook Lehrbücher, Anleitungen und technische Dokumentationen.

Reflowable PDF: Reflowable PDFs passen sich automatisch an die Bildschirmgröße des Geräts an, auf dem sie geöffnet werden. Das bedeutet, dass der Text und das Layout der Seite so angepasst werden, dass sie auf dem Bildschirm des Geräts leicht lesbar sind. Reflowable PDFs sind ideal für eBooks, die auf verschiedenen Geräten gelesen werden sollen, wie zum Beispiel Tablets oder Smartphones.

Fixed Layout PDF: Ein fixed-layout PDF ist eine PDF-Datei, die ein bestimmtes Seitenlayout beibehält. Das bedeutet, dass das Layout auf jedem Gerät gleich bleibt und nicht automatisch angepasst wird. Fixed-layout PDFs sind ideal für eBooks, die viele Bilder oder Grafiken enthalten, wie zum Beispiel Bildbände oder Kochbücher.

Enhanced PDF: Ein Enhanced PDF ist eine Kombination aus interaktiven und reflowable PDFs. Es enthält interaktive Funktionen wie Links, Formulare und multimediale Elemente, passt sich aber auch an die Bildschirmgröße des Geräts an. Enhanced PDFs sind ideal für eBooks, die sowohl Text als auch multimediale Elemente enthalten.

 

 

Schlagwörter zu:

Einführung in TensorFlow von Tom Hope mit der ISBN: 9783960101802

AI; Algorithmen; Artificial Intelligence; Data Science; Deep Learning; KI; Künstliche Intelligenz; Machine Learning; Maschinelles Lernen; Neuronale Netze; NumPy; Python; Statistische Datenanalyse; TensorFlow, eBooks-Center

 

 

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