Padroneggiare Tensorflow 2.X: implementare potenti reti neurali su insiemi di dati strutturati, non strutturati e serie temporali

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Titolo originale:

Mastering Tensorflow 2.X: Implement Powerful Neural Nets Across Structured, Unstructured Datasets and Time Series Data

Contenuto del libro:

Mastering TensorFlow 2.x è un libro da leggere e da mettere in pratica se siete interessati a costruire vari tipi di reti neurali con le API di alto livello di TensorFlow e Keras. Il libro inizia con le basi di TensorFlow e dei concetti di rete neurale e approfondisce argomenti specifici come la classificazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti, la previsione delle serie temporali e le reti avversarie generative.

In questo libro ci stiamo esercitando con TensorFlow 2.6, ma la versione di Tensorflow cambierà con il tempo; tuttavia è possibile utilizzare questo libro per verificare le prestazioni di Tensorflow. Questo libro include l'uso di un notebook Jupyter locale e l'uso di Google Colab in vari casi d'uso, tra cui compiti di classificazione GAN e di immagini. Mentre si esplorano le prestazioni di TensorFlow, il libro copre anche vari concetti e spiegazioni dettagliate sull'apprendimento per rinforzo, l'ottimizzazione dei modelli e i modelli di serie temporali.

INDICE DEI CONTENUTI

1. Come iniziare con TensorFlow 2. x.

2. Apprendimento automatico con TensorFlow 2. x.

3. API basate su Keras.

4. Reti neurali convoluzionali in Tensorflow.

5. Elaborazione del testo con TensorFlow 2.x.

6. Previsioni di serie temporali con TensorFlow 2. x.

7. Addestramento distribuito e pipeline di input dei dati.

8. Apprendimento per rinforzo.

9. Ottimizzazione del modello.

10. Reti avversarie generative.