TensorFlow je open-source knihovna pro hluboké učení, která je vyvíjena a udržována společností Google. Nabízí programování toku dat, které provádí řadu úloh strojového učení. Byl postaven tak, aby fungoval na více CPU nebo GPU a dokonce i na mobilních operačních systémech, a má několik obalů v jazycích jako Python, C ++ nebo Java.
Zde je seznam nejlepších 10 knih pro Tensor Flow, které by měly být součástí jakékoli začátečníky až pokročilé knihovny Scienctists Learners pro pokročilé hluboké učení / strojové učení.
1) Learn TensorFlow 2.0: Implementujte modely strojového učení a hlubokého učení pomocí Pythonu
Learn TensorFlow je kniha, kterou napsali Pramod Singh a Avish Manure. Kniha začíná představením rámce TensorFlow 2.0 a zásadními změnami od jeho posledního vydání. Kniha se také zaměřuje na vytváření modelů supervizovaného strojového učení pomocí TensorFlow.
Kniha také učí, jak můžete stavět modely pomocí odhadů zákazníků. Naučíte se také, jak používat TensorFlow k vytváření modelů strojového učení a hlubokého učení. Veškerý kód uvedený v této knize bude k dispozici ve formě spustitelných skriptů na Githubu.
Zkontrolujte nejnovější cenu a uživatelské recenze na Amazonu2) Advanced Deep Learning s TensorFlow 2 a Keras
Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras je kniha, kterou napsal Rowel Atienza. Kniha vás naučí některé pokročilé techniky hlubokého učení, které jsou dnes k dispozici.
Tato kniha vás také naučí o hlubokém učení, učení bez dozoru pomocí vzájemných informací, detekci objektů (SSD). Kniha také ukazuje, jak vytvořit efektivní AI s nejmodernějšími technikami. V této knize se dozvíte o GANech a o tom, jak mohou odemknout nové úrovně výkonu AI.
Zkontrolujte nejnovější cenu a uživatelské recenze na Amazonu3) Tensorflow za 1 den
Tensorflow in 1 Day je kniha, kterou napsal Krishna Rungta. Kniha vás naučí tento složitý předmět ve snadno srozumitelném anglickém jazyce. Má fantastický graf, výpočetní funkci. Pomáhá datovému vědci vizualizovat jeho navrženou neuronovou síť pomocí TensorBoard.
Kniha zahrnuje témata jako Co je hluboké učení ?, Strojové učení vs. hluboké učení, Co je TensorFlow? A pokročilá témata jako Jupyter Notebook, Tensorflow na AWS a další.
Zkontrolujte nejnovější cenu a uživatelské recenze na Amazonu4) TinyML: Strojové učení s TensorFlow Lite na Arduino a mikroprocesory s velmi nízkou spotřebou
TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite je kniha, kterou napsali Pete Warden a Daniel Situnayke. S touto praktickou příručkou pro učení vstoupíte do pole TinyML. Kniha pokrývá hluboké učení a vestavěné systémy kombinují, aby umožnily úžasné věci s malými zařízeními.
Tato kniha je ideální pro vývojáře softwaru a hardwaru, kteří chtějí stavět vestavěné systémy pomocí strojového učení.
Zkontrolujte nejnovější cenu a uživatelské recenze na Amazonu5) Zpracování přirozeného jazyka pomocí TensorFlow
Zpracování přirozeného jazyka pomocí TensorFlow je kniha, kterou napsal Hushan Ganegedara. V této knize se také naučíte, jak aplikovat vysoce výkonné modely RNN, buňky krátkodobé paměti (LSTM) na úkoly NLP. Budete také schopni prozkoumat neurální strojový překlad a implementovat překladač neurálních strojů.
Po přečtení této knihy pochopíte technologii NLP. Budete také moci použít TensorFlow v aplikacích NLP pro hluboké učení a jak provádět konkrétní úkoly NLP.
Zkontrolujte nejnovější cenu a uživatelské recenze na Amazonu6) Projekty strojového učení TensorFlow
TensorFlow Machine Learning Projects je kniha, kterou napsali Ankit Jain, Armando Fandango a Amita Kapoor. Tato kniha také učí, jak stavět pokročilé projekty. Budete také schopni řešit běžné výzvy pomocí knihoven z ekosystému TensorFlow.
Tato kniha také učí, jak můžete stavět projekty v různých doménách reálného světa, autoencoderech, systémech doporučení, posílení učení atd. Na konci této referenční knihy získáte potřebné odborné znalosti pro vytváření projektů strojového učení.
Zkontrolujte nejnovější cenu a uživatelské recenze na Amazonu7) Praktické počítačové vidění s TensorFlow 2
Hands-On Computer Vision with TensorFlow 2 je kniha, kterou napsali Benjamin Planche a Eliot Andres. Tato kniha vám pomůže prozkoumat open-source framework Google pro strojové učení. Pochopíte také, jak těžit z používání konvolučních neuronových sítí (CNN) pro vizuální úkoly.
Kniha začíná základy počítačového vidění a hlubokého učení. Kniha vás také naučí, jak budovat neurální síť od nuly. Kniha vám pomůže naučit se klasifikovat obrázky pomocí moderních řešení, jako jsou Inception a ResNet, a extrahovat konkrétní obsah pomocí metody YOLO (You Only Look Once).
Na konci této učebnice budete mít jak teoretické znalosti, tak praktické dovednosti. Pomůže vám také vyřešit pokročilé problémy s počítačovým viděním.
Zkontrolujte nejnovější cenu a uživatelské recenze na Amazonu8) Pro Deep Learning s TensorFlow
Pro Deep Learning with TensorFlow je kniha, kterou napsal Santanu Pattanayak. Budete také schopni porozumět matematickému porozumění a intuici. Pomůže vám to vymyslet si nové architektury a řešení hlubokého učení sami.
The book offers hands-on expertise so you can learn deep learning from scratch. This TensorFlow book will allow you to get up to speed quickly using TensorFlow. It helps you to optimize different deep learning architectures.
The book covers many practical concepts of deep learning that are relevant in any industry are emphasized in this book. The code given in this reference material is available in the form of iPython notebooks and scripts.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon9) Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge
Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge is a book written by Anirudh Koul, Siddha Ganju, and Meher Kasam. This book teaches you how to build practical deep learning applications for the cloud, mobile, browsers.
The book teaches you the process of converting an idea into something that people in the real world can use. This book also teaches how you can develop Artificial Intelligence for a range of devices, including Raspberry Pi, and Google Coral. You will also get many practical tips for maximizing model accuracy and speed.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon10) Deep Learning: A Practitioner's Approach
Deep Learning is a book written by Josh Patterson and Adam Gibson. This hands-on guide not only provides the most practical information available on the subject. It also helps you get started building efficient deep learning networks.
You will learn about the theory of deep learning before introducing their open-source Deeplearning4j (DL4J). It is a library for developing production-class workflows. By using real-world examples, you'll learn methods and strategies easily.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon