TensorFlow è una libreria di apprendimento approfondito open source sviluppata e gestita da Google. Offre la programmazione del flusso di dati che esegue una serie di attività di apprendimento automatico. È stato creato per funzionare su più CPU o GPU e persino su sistemi operativi mobili e ha diversi wrapper in linguaggi come Python, C ++ o Java.
Ecco un elenco curato dei 10 migliori libri per Tensor Flow che dovrebbero far parte di qualsiasi libreria Scienctists Learners da principiante ad avanzato deep learning / machine learning.
1) Impara TensorFlow 2.0: implementa modelli di machine learning e deep learning con Python
Impara TensorFlow è un libro scritto da Pramod Singh e Avish Manure. Il libro inizia con l'introduzione del framework TensorFlow 2.0 e delle principali modifiche dall'ultima versione. Il libro si concentra anche sulla creazione di modelli di Machine Learning con supervisione utilizzando TensorFlow.
Il libro insegna anche come creare modelli utilizzando stimatori dei clienti. Imparerai anche come utilizzare TensorFlow per creare modelli di machine learning e deep learning. Tutto il codice fornito in questo libro sarà disponibile sotto forma di script eseguibili su Github.
Controlla l'ultimo prezzo e le recensioni degli utenti su Amazon2) Apprendimento profondo avanzato con TensorFlow 2 e Keras
Advanced Deep Learning con TensorFlow 2 e Keras è un libro scritto da Rowel Atienza. Il libro ti insegna alcune tecniche avanzate di deep learning disponibili oggi.
Questo libro ti insegna anche l'apprendimento profondo, l'apprendimento senza supervisione utilizzando informazioni reciproche, rilevamento di oggetti (SSD). Il libro mostra anche come creare un'IA efficace con le tecniche più aggiornate. In questo libro imparerai a conoscere i GAN e come possono sbloccare nuovi livelli di prestazioni dell'IA.
Controlla l'ultimo prezzo e le recensioni degli utenti su Amazon3) Tensorflow in 1 giorno
Tensorflow in 1 Day è un libro scritto da Krishna Rungta. Il libro ti insegna questo argomento complesso in una lingua inglese di facile comprensione. Ha un grafico fantastico, funzionalità di calcolo. Aiuta il data scientist a visualizzare la sua rete neurale progettata utilizzando TensorBoard.
Il libro tratta argomenti come What is Deep learning ?, Machine Learning vs. Deep Learning, What is TensorFlow? E argomenti avanzati come Jupyter Notebook, Tensorflow su AWS e altro ancora.
Controlla l'ultimo prezzo e le recensioni degli utenti su Amazon4) TinyML: machine learning con TensorFlow Lite su Arduino e microcontrollori a bassissima potenza
TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite è un libro scritto da Pete Warden e Daniel Situnayke. Con questo pratico libro di riferimento per l'apprendimento, entrerai nel campo di TinyML. Il libro copre l'apprendimento profondo e i sistemi incorporati si combinano per rendere possibili cose sbalorditive con dispositivi minuscoli.
Questo libro è ideale per gli sviluppatori di software e hardware che desiderano creare sistemi incorporati utilizzando l'apprendimento automatico.
Controlla l'ultimo prezzo e le recensioni degli utenti su Amazon5) Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow
Natural Language Processing with TensorFlow è un libro scritto da Hushan Ganegedara. In questo libro imparerai anche come applicare modelli RNN ad alte prestazioni, celle di memoria a breve termine (LSTM), alle attività NLP. Sarai anche in grado di esplorare la traduzione automatica neurale e implementare un traduttore automatico neurale.
Dopo aver letto questo libro, capirai la tecnologia PNL. Sarai anche in grado di applicare TensorFlow in applicazioni di PNL di apprendimento profondo e come eseguire attività di PNL specifiche.
Controlla l'ultimo prezzo e le recensioni degli utenti su Amazon6) Progetti di machine learning TensorFlow
TensorFlow Machine Learning Projects è un libro scritto da Ankit Jain, Armando Fandango e Amita Kapoor. Questo libro insegna anche come costruire progetti avanzati. Sarai anche in grado di affrontare le sfide comuni utilizzando le librerie dell'ecosistema TensorFlow.
Questo libro insegna anche come creare progetti in vari domini del mondo reale, autoencoder, sistemi di raccomandazione, apprendimento per rinforzo, ecc. Alla fine di questo libro di riferimento, avrai acquisito le competenze necessarie per creare progetti di apprendimento automatico.
Controlla l'ultimo prezzo e le recensioni degli utenti su Amazon7) Visione artificiale pratica con TensorFlow 2
Hands-On Computer Vision con TensorFlow 2 è un libro scritto da Benjamin Planche e Eliot Andres. Questo libro ti aiuterà a esplorare il framework open source di Google per l'apprendimento automatico. Capirai anche come trarre vantaggio dall'utilizzo di reti neurali convoluzionali (CNN) per attività visive.
Il libro inizia con i fondamenti della visione artificiale e del deep learning. Il libro ti insegna anche come costruire una rete neurale da zero. Il libro ti aiuta a insegnare come classificare le immagini con soluzioni moderne, come Inception e ResNet, ed estrarre contenuti specifici utilizzando il metodo You Only Look Once (YOLO).
Alla fine di questo libro materiale di studio, avrai sia la comprensione teorica che le abilità pratiche. Ti aiuta anche a risolvere problemi avanzati di visione artificiale.
Controlla l'ultimo prezzo e le recensioni degli utenti su Amazon8) Pro Deep Learning con TensorFlow
Pro Deep Learning with TensorFlow è un libro scritto da Santanu Pattanayak. Sarai anche in grado di comprendere la comprensione e l'intuizione matematica. Ti aiuta a inventare nuove architetture e soluzioni di deep learning da solo.
Il libro offre competenze pratiche in modo da poter apprendere il deep learning da zero. Questo libro di TensorFlow ti consentirà di diventare rapidamente operativo utilizzando TensorFlow. Ti aiuta a ottimizzare diverse architetture di deep learning.
Il libro copre molti concetti pratici di apprendimento profondo che sono rilevanti in qualsiasi settore sono sottolineati in questo libro. Il codice fornito in questo materiale di riferimento è disponibile sotto forma di notebook e script iPython.
Controlla l'ultimo prezzo e le recensioni degli utenti su Amazon9) Apprendimento approfondito pratico per cloud, dispositivi mobili ed edge
Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge è un libro scritto da Anirudh Koul, Siddha Ganju e Meher Kasam. Questo libro insegna come creare pratiche applicazioni di deep learning per cloud, dispositivi mobili e browser.
Il libro ti insegna il processo di conversione di un'idea in qualcosa che le persone nel mondo reale possono usare. Questo libro insegna anche come sviluppare l'intelligenza artificiale per una vasta gamma di dispositivi, tra cui Raspberry Pi e Google Coral. Riceverai anche molti suggerimenti pratici per massimizzare l'accuratezza e la velocità del modello.
Controlla l'ultimo prezzo e le recensioni degli utenti su Amazon10) Deep Learning: l'approccio di un professionista
Deep Learning è un libro scritto da Josh Patterson e Adam Gibson. Questa guida pratica non fornisce solo le informazioni più pratiche disponibili sull'argomento. Ti aiuta anche a iniziare a costruire reti di deep learning efficienti.
Imparerai la teoria del deep learning prima di introdurre il loro Deeplearning4j (DL4J) open source. È una libreria per lo sviluppo di flussi di lavoro di livello di produzione. Utilizzando esempi del mondo reale, imparerai facilmente metodi e strategie.
Controlla l'ultimo prezzo e le recensioni degli utenti su Amazon