https://www.manning.com/books/deep-learning-with-javascript

深度学习已经改变了计算机视觉、图像处理和自然语言应用领域。多亏了TensorFlow.js,现在JavaScript开发人员可以无需依赖Python或R就能构建深度学习应用程序。使用JavaScript的深度学习向开发人员展示了如何将DL技术引入web。本书由TensorFlow库的主要作者编写,为在浏览器或Node上使用JavaScript进行深度学习的应用程序提供了有趣的用例和深入的指导。

关于技术

在浏览器或基于Node的后端中运行深度学习应用程序,为智能web应用程序开辟了令人兴奋的可能性。使用TensorFlow.js库,您可以用JavaScript构建和训练深度学习模型。TensorFlow.js具有无与伦比的可扩展性,模块化和响应能力,其可移植性确实令人眼前一亮。它的模型可以在JavaScript运行的任何地方运行,从而将ML推向应用程序堆栈的更上层。

关于这本书

在Deep Learning with JavaScript这本书中,您将学习使用TensorFlow.js来构建直接在浏览器中运行的深度学习模型。这本快节奏的书由Google工程师撰写,是实用的,引人入胜且易于阅读。通过以文本分析,语音处理,图像识别和自学习游戏AI为特色的各种示例,您将掌握深度学习的所有基础知识并探索高级概念,例如对现有模型进行再训练以进行迁移学习和图像生成。

书里面有什么

在浏览器中的图像和语言处理

用客户端数据调优ML模型

通过生成式深度学习创建文本和图像

源代码示例以进行测试和修改

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Google发布的第二代深度学习系统TensorFlow

【导读】自2015年11月TensorFlow第一个开源版本发布以来,它便迅速跻身于最激动人心的机器学习库的行列,并在科研、产品和教育等领域正在得到日益广泛的应用。这个库也在不断地得到改进、充实和优化。今天给大家推荐一本偏实战的教程《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition》第二版,使用最新TensorFlow 2的官方高级API,帮助你直观地理解构建智能系统的概念和工具。从业者将学习一系列可以在工作中快速使用的技术。第1部分使用Scikit-Learn来介绍基本的机器学习任务,例如简单的线性回归。第2部分已经过重大更新,采用Keras和TensorFlow 2.0引导读者通过使用深度神经网络的更先进的机器学习方法。通过每章的练习来帮助你应用所学知识,你只需要编程经验即可开始使用。

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2nd Edition

▌本书简介

通过近年来一系列的突破,深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在,即使对这种技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现能够从数据中学习的程序。这本畅销书的最新版本使用了具体的例子、最少理论和可复现的Python框架,帮助您直观地理解用于构建人工智能系统的概念和工具。

您将学习一系列可以快速使用的技术。每一章都有练习来帮助你应用所学,你所需要的只是编程经验。所有代码都已更新为TensorFlow 2和最新版本的Scikit-Learn和其他库。

  • 探索Keras API, TensorFlow 2的官方高级API
  • 使用TensorFlow的数据API、分发策略API和TensorFlow扩展平台(TFX)对TensorFlow模型进行产品化
  • 部署在Google Cloud ML引擎或移动设备上使用TFLite
  • 学习新的和扩展的主题,包括聚类、异常检测、对象检测、语义分割、注意力机制、语言模型、GANs等

▌相关代码

https://github.com/ageron/handson-ml2

参考链接: https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/

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强化学习是机器学习的一个热门领域,从基础开始: 发现代理和环境如何演变,然后获得它们之间如何相互关联的清晰联系。然后你将学习与强化学习相关的理论,并了解建立强化学习过程的概念。

这本书讨论了对强化学习很重要的算法实现,包括马尔可夫决策过程和半马尔可夫决策过程。下一节将向您展示如何在查看Open AI Gym之前开始使用Open AI。然后您将学习Python中关于增强学习方面的群体智能。

本书的最后一部分从TensorFlow环境开始,并给出了如何将强化学习应用于TensorFlow的概述。还有Keras,一个可以用于强化学习的框架。最后,您将深入研究谷歌的深层思想,并看到可以使用强化学习的场景。

你将学习

  • 吸收强化学习过程的核心概念
  • 使用深度学习和人工智能的高级主题
  • 与Open AI Gym、Open AI和Python一起工作
  • 利用TensorFlow和Keras使用Python进行强化学习

这本书是给谁看的

数据科学家、机器学习和深度学习专业人员、希望适应和学习强化学习的开发人员。

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掌握通过机器学习和深度学习识别和解决复杂问题的基本技能。使用真实世界的例子,利用流行的Python机器学习生态系统,这本书是你学习机器学习的艺术和科学成为一个成功的实践者的完美伴侣。本书中使用的概念、技术、工具、框架和方法将教会您如何成功地思考、设计、构建和执行机器学习系统和项目。

使用Python进行的实际机器学习遵循结构化和全面的三层方法,其中包含了实践示例和代码。

第1部分侧重于理解机器学习的概念和工具。这包括机器学习基础,对算法、技术、概念和应用程序的广泛概述,然后介绍整个Python机器学习生态系统。还包括有用的机器学习工具、库和框架的简要指南。

第2部分详细介绍了标准的机器学习流程,重点介绍了数据处理分析、特征工程和建模。您将学习如何处理、总结和可视化各种形式的数据。特性工程和选择方法将详细介绍真实数据集,然后是模型构建、调优、解释和部署。

第3部分探讨了多个真实世界的案例研究,涵盖了零售、交通、电影、音乐、营销、计算机视觉和金融等不同领域和行业。对于每个案例研究,您将学习各种机器学习技术和方法的应用。动手的例子将帮助您熟悉最先进的机器学习工具和技术,并了解什么算法最适合任何问题。

实用的机器学习与Python将授权您开始解决您自己的问题与机器学习今天!

你将学习:

  • 执行端到端机器学习项目和系统
  • 使用行业标准、开放源码、健壮的机器学习工具和框架实现实践示例
  • 回顾描述机器学习和深度学习在不同领域和行业中的应用的案例研究
  • 广泛应用机器学习模型,包括回归、分类和聚类。
  • 理解和应用深度学习的最新模式和方法,包括CNNs、RNNs、LSTMs和transfer learning。

这本书是给谁看的 IT专业人士、分析师、开发人员、数据科学家、工程师、研究生

目录:

Part I: Understanding Machine Learning

  • Chapter 1: Machine Learning Basics
  • Chapter 2: The Python Machine Learning Ecosystem Part II: The Machine Learning Pipeline
  • Chapter 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
  • Chapter 4: Feature Engineering and Selection
  • Chapter 5: Building, Tuning and Deploying Models Part III: Real-World Case Studies
  • Chapter 6: Analyzing Bike Sharing Trends
  • Chapter 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
  • Chapter 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
  • Chapter 9: Analyzing Wine Types and Quality
  • Chapter 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
  • Chapter 11: Forecasting Stock and Commodity Prices

Chapter 12: Deep Learning for Computer Vision

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简介:

自从2012年以来,最近的技术史上最重大的事件也许就是神经网络爆炸了。标记数据集的增长,计算能力的提高以及算法的创新齐头并进。从那时起,深度神经网络使以前无法实现的任务得以实现,并提高了任务的准确性,使它们超出了学术研究范围,并进入了语音识别,图像标记,生成模型和推荐系统等领域的实际应用。在这种背景下,Google Brain的团队开始开发TensorFlow.js。该项目开始时,许多人认为“ JavaScript深度学习”是一种新颖事物,对于某些用例来说并不能当真。尽管Python已经有了一些完善的,功能强大的深度学习框架,但JavaScript机器学习的前景仍然是零散的和不完整的。在当时可用的少数JavaScript库中,大多数仅支持以其他语言(通常是Python)进行预训练的部署模型。

这本书不仅是作为如何在TensorFlow.js中编写代码的秘诀,而且还是以JavaScript和Web开发人员的母语为基础的机器学习基础入门课程。深度学习领域是一个快速发展的领域。我们相信,无需正式的数学处理就可以对机器学习有深入的了解,而这种了解将使您能够在技术的未来发展中保持最新。有了这本书,您就成为成为成长中的JavaScript机器学习从业人员社区的第一步,他们已经在JavaScript和深度学习之间的交汇处带来了许多有影响力的应用程序。我们衷心希望本书能激发您在这一领域的创造力和独创性。

目录:

内容简介:

本书分为四个部分。第一部分仅由第一章组成,向您介绍了人工智能,机器学习和深度学习的概况,以及在JavaScript中实践深度学习为何有意义。第二部分是对深度学习中最基础和最常遇到的概念的简要介绍。本书的第三部分系统地为希望建立对更前沿技术的理解的用户,提供了深度学习的高级主题,重点是ML系统的特定挑战领域以及与之配合使用的TensorFlow.js工具。

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简介: Google一直是引入突破性技术和产品的先驱。在效率和规模方面,TensorFlow也不例外,因此,编写本书只是向读者介绍TensorFlow核心团队所做的这些重要更改。本书着重于机器学习方面的TensorFlow的不同应用,并更深入地探讨了方法的最新变化。对于那些想要用TensorFlow进行机器学习的人来说,这本书是一个很好的参考点。本书分为三个部分。第一篇:使用TensorFlow 2.0进行数据处理。第二部分:使用TensorFlow 2.0构建机器学习和深度学习模型。它还包括使用TensorFlow 2.0的神经语言编程(NLP)。第三部分介绍了如何在环境中保存和部署TensorFlow 2.0模型。这本书对数据分析人员和数据工程师也很有用,因为它涵盖了使用TensorFlow 2.0处理大数据的步骤。想要过渡到数据科学和机器学习领域的读者也会发现,本书提供了实用的入门指南,以后可能会出现更复杂的方面。书中提供的案例研究和示例使您很容易理解和理解相关的基本概念。本书的优势在于其简单性以及将机器学习应用于有意义的数据集。

目录:

  • Chapter 1:tenforflow 2.0介绍
    • tensor
    • TensorFlow 1.0与 Tensorflow 2.0的对比
    • Tensorflow 2.0安装于基础操作
  • Chapter 2:tenforflow 与监督学习
    • 监督机器学习是什么
    • TF2.0实现线性回归
    • 使用TF和Keras的线性回归应用
    • TF2.0实现逻辑回归
    • TF2.0实现boosted树
  • Chapter 3:tenforflow与深度神经网络
    • 什么是神经网络
    • 前向传播与反向传播
    • TF2.0构建神经网络
    • 深度神经网络
    • TF2.0构建深度神经网络
    • 使用Keras模型估量
    • 总结
  • Chapter 4:图片与Tensorflow
    • 图片处理
    • 卷积神经网络
    • TF2.0与卷积神经网络
    • 迁移学习
    • TF2.0与变分自编码器
    • 总结
  • Chapter 5:TF2.0与自然语言处理(NLP)
    • NLP概述
    • 文本处理
    • 文本分类与TF
    • TF projector
  • Chapter 6:TF模型
    • TF部署
    • 模型部署的Python
    • 基于TF的Keras模型
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本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

第一部分 深度学习基础

  • 第1章 什么是深度学习  2
  • 第2章 神经网络的数学基础  20
  • 第3章 神经网络入门  43
  • 第4章 机器学习基础  74

第二部分 深度学习实践

  • 第5章 深度学习用于计算机视觉  94
  • 第6章 深度学习用于文本和序列  147
  • 第7章 高级的深度学习最佳实践  196
  • 第8章 生成式深度学习  226
  • 第9章 总结  265
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《Python深度学习》2018中文版.pdf
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