Learn TensorFlow 2.0: Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python
Эта книга представляет собой практическое руководство по использованию TensorFlow 2.0 для реализации моделей машинного и глубокого обучения на Python. Авторы подробно объясняют фундаментальные концепции фреймворка, начиная с основ тензоров и операций графа вычислений.
Читатели научатся строить и обучать различные типы нейронных сетей, включая сверточные (CNN) для компьютерного зрения и рекуррентные (RNN) для обработки естественного языка. Книга охватывает ключевые аспекты современного ML-пайплайна: подготовку данных, построение моделей, обучение, оценку и развертывание.
Особое внимание уделяется нововведениям TensorFlow 2.0, таким как eager execution по умолчанию, Keras как высокоуровневый API и улучшенная производительность. Примеры кода и проекты помогают закрепить теорию на практике, делая книгу ценным ресурсом как для начинающих, так и для опытных разработчиков.
