Tensorflow 2 Pocket Reference: Costruire e distribuire modelli di apprendimento automatico

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Titolo originale:

Tensorflow 2 Pocket Reference: Building and Deploying Machine Learning Models

Contenuto del libro:

Questo riferimento di facile utilizzo per i design pattern di TensorFlow 2 in Python vi aiuterà a prendere decisioni informate per vari casi d'uso. L'autore KC Tung affronta argomenti e compiti comuni nella scienza dei dati aziendale e nelle pratiche di apprendimento automatico, piuttosto che concentrarsi su TensorFlow stesso.

Quando e perché alimentare i dati di addestramento utilizzando NumPy o un dataset in streaming? Come si impostano le valutazioni incrociate nel processo di addestramento? Come si sfrutta un modello preaddestrato utilizzando l'apprendimento per trasferimento? Come si esegue la regolazione degli iperparametri? Prendete questa guida tascabile e riducete il tempo dedicato alla ricerca di opzioni per i vostri casi d'uso di TensorFlow.

⬤ Comprendere le migliori pratiche nei modelli di modelli TensorFlow e nei flussi di lavoro ML.

⬤ Utilizzare gli snippet di codice come modelli per la creazione di modelli e flussi di lavoro TensorFlow.

⬤ Risparmiare tempo di sviluppo integrando modelli precostituiti in TensorFlow Hub.

⬤ Eseguire scelte di progettazione consapevoli in merito all'ingestione dei dati, ai paradigmi di addestramento, al salvataggio dei modelli e all'inferenza.

⬤ Affrontare scenari comuni come lo stile di progettazione del modello, il flusso di lavoro di ingestione dei dati, l'addestramento del modello e la messa a punto.