Tensorflow pour le deep learning

De la régression linéaire à l'apprentissage par renforcement

Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh

260 pages, parution le 04/10/2018

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Résumé

Apprenez à résoudre des problèmes d'apprentissage automatique (même difficiles ! ) avec TensorFlow, la nouvelle bibliothèque logicielle révolutionnaire de Google pour le deep learning. Si vous avez une formation de base en algèbre linéaire et en calcul, ce livre pratique vous introduit dans les arcanes des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique en vous montrant comment concevoir des systèmes capables de détecter des objets dans des images, de comprendre du texte et de prédire les propriétés de médicaments potentiels.

TensorFlow pour le deep learning vous fait découvrir les concepts à l'aide d'exemples pratiques, et vous aide à acquérir des connaissances solides sur le deep learning en partant de cas concrets. Idéal pour les développeurs qui ont de l'expérience dans la conception de systèmes logiciels, il sera également utile aux scientifiques et aux autres professionnels familiers avec la création de scripts, mais pas nécessairement avec la conception d'algorithmes d'apprentissage.

Apprenez les concepts fondamentaux de TensorFlow et à effectuer des calculs de base
Construisez des systèmes d'apprentissage simples pour comprendre leurs fondements mathématiques
Plongez dans des réseaux profonds entièrement connectés, en usage dans des milliers d'applications
Transformez des prototypes en modèles de haute qualité en optimisant des hyperparamètres
Traitez des images avec des réseaux de neurones convolutifs
Gérez des jeux de données en langage naturel avec des réseaux de neurones récurrents
Utilisez l'apprentissage par renforcement pour résoudre des jeux tels que le morpion
Entraînez des réseaux profonds avec du matériel performant, comme des GPU ou des unités de traitement de tenseurs

Caractéristiques techniques

	PAPIER	NUMERIQUE
Éditeur(s)	O'Reilly, First
Auteur(s)	Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh
Parution	04/10/2018	04/10/2018
Nb. de pages	260	-
Format	19 x 23	-
Couverture	Broché	-
Poids	530g	-
Intérieur	Noir et Blanc	-
Contenu	-	ePub
EAN13	9782412041161	9782412043394
ISBN13	978-2-412-04116-1	-