• Einführung in TensorFlow
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Tom Hope / Yehezkel S. Resheff / Itay Lieder
Kristian Rother / Thomas Lotze (Übersetzung)

Einführung in TensorFlow

Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen

erscheint voraussichtlich
im April 2018, ca. 256 Seiten, Broschur
O’Reilly
ISBN Print: 978-3-96009-074-8

Buch
32,90 €

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Beschreibung

Deep-Learning-Netze, die mit großen Datenmengen angelernt wurden, lösen komplexe Aufgaben mit erstaunlicher Genauigkeit. TensorFlow ist die führende Open-Source-Bibliothek zum Erstellen und Trainieren neuronaler Deep-Learning-Netze z.B. für die Sprach- und Bilderkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder die vorhersagende Datenanalyse. Dieses Buch bietet einer breiten technisch orientierten Leserschaft einen praxisnahen Zugang zu den Grundlagen von TensorFlow.

Sie erarbeiten zunächst einige einfache Beispielaufgaben mit TensorFlow und tauchen anschließend tiefer in Themen ein wie die Architektur neuronaler Netze, die Visualisierung mit TensorBoard, Abstraktionsbibliotheken für 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.

 

Zielgruppe

  • Data Scientists, Datenanalysten, Studenten der Informatik
       

Autor / Autorin

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.


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