Imparare Tensorflow: Guida alla costruzione di sistemi di apprendimento profondo

Recensioni dei lettori

Il libro “Imparare TensorFlow” riceve recensioni contrastanti: alcuni lettori ne apprezzano le spiegazioni chiare e gli esempi pratici, mentre altri lo criticano per essere scritto male, poco approfondito e per essere eccessivamente simile alla documentazione disponibile online. Molti lo trovano utile per i principianti con conoscenze di programmazione pregresse, mentre altri lo ritengono obsoleto o insufficiente per un vero apprendimento.

⬤ Arriva in condizioni eccellenti.
⬤ Ottimo per chi ha qualche esperienza di Python e vuole imparare le basi di TensorFlow.
⬤ Copre aspetti importanti come le pipeline di input, il threading e il calcolo distribuito.
⬤ Fornisce esempi pratici che possono essere consolidati in progetti.
⬤ Spiegazioni chiare e ben strutturate per la maggior parte.

⬤ Alcune recensioni lo descrivono come mal scritto e poco curato.
⬤ Manca di profondità nelle spiegazioni e nel contesto per i principianti.
⬤ Contiene molti contenuti che si possono trovare online, il che lo fa sembrare ridondante.
⬤ Critiche per non essere una guida completa e per l'utilizzo di set di dati comuni (MNIST, CIFAR).
⬤ Alcuni utenti sentono la necessità di avere più contesto e materiale su argomenti avanzati.

(basato su 35 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Learning Tensorflow: A Guide to Building Deep Learning Systems

Contenuto del libro:

Ispirate al cervello umano, le reti neurali profonde addestrate con grandi quantità di dati possono risolvere compiti complessi con una precisione senza precedenti. Questo libro pratico fornisce una guida completa a TensorFlow, la principale libreria software open source che aiuta a costruire e addestrare reti neurali per la computer vision, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il riconoscimento vocale e l'analisi predittiva generale.

Gli autori Tom Hope, Yehezkel Resheff e Itay Lieder forniscono un approccio pratico ai fondamenti di TensorFlow per un ampio pubblico tecnico, da scienziati dei dati e ingegneri a studenti e ricercatori. Inizierete con alcuni esempi di base di TensorFlow prima di approfondire argomenti come le architetture delle reti neurali, la visualizzazione su TensorBoard, le librerie di astrazione di TensorFlow e le pipeline di input multithread. Una volta terminato questo libro, saprete come costruire e distribuire sistemi di deep learning in TensorFlow pronti per la produzione.

⬤ Iniziare a lavorare con TensorFlow in modo rapido e indolore.

⬤ Imparare a usare TensorFlow per costruire modelli di deep learning da zero.

⬤ Addestrare i modelli di deep learning più diffusi per la computer vision e l'NLP.

⬤ Utilizzare librerie di astrazione estese per rendere lo sviluppo più semplice e veloce.

⬤ Imparare a scalare TensorFlow e utilizzare i cluster per distribuire l'addestramento dei modelli.

⬤ Distribuire TensorFlow in un ambiente di produzione.