Recenze čtenářů
Shrnutí:Kniha Dr. Papera nabízí ucelený přehled hlubokého učení, pokrývá základní i pokročilá témata, zejména se zaměřením na TensorFlow 2.0. Je oceňována pro svou srozumitelnost, podrobná vysvětlení a praktickou použitelnost v reálných implementacích, což z ní činí cenný zdroj pro učení a osvěžení znalostí v oblasti hlubokého učení a strojového učení.
Klady:⬤ Jasné a podrobné vysvětlení, pokrývá širokou škálu témat, vynikající pro začátečníky i pokročilé uživatele, poskytuje praktické zkušenosti, slouží jako rychlá reference pro techniky, silné zaměření na TensorFlow
⬤ 0, vřele doporučujeme pro praktické implementace.
Zápory:Recenze neuvádí žádné významné zápory, ale může z ní vyplývat, že samotná složitost hlubokého učení může být náročná, i když se to kniha snaží řešit.
(na základě 1 hodnocení čtenářů)
Původní název:
State-Of-The-Art Deep Learning Models in Tensorflow: Modern Machine Learning in the Google Colab Ecosystem
Obsah knihy:
1. Sestavení vstupních potrubí TensorFlow2.
Zvyšte rozmanitost své datové sady pomocí rozšiřování dat3. Datové sady TensorFlow4. Hluboké učení s datovými sadami TensorFlow5.
Úvod do jednotek pro zpracování tenzorů6.
Jednoduché učení přenosem s TensorFlow Hub7. Pokročilé transferové učení8.
Stohované autoenkodéry9. Konvoluční a variační autoenkodéry10. Generativní adverzní sítě11.
Progresivně rostoucí generativní adverzní sítě12. Rychlý přenos stylu13. Detekce objektů14.
Úvod do učení s posilováním.
