TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur open source développée et maintenue par Google. Il offre une programmation de flux de données qui exécute une gamme de tâches d'apprentissage automatique. Il a été conçu pour fonctionner sur plusieurs processeurs ou GPU et même sur des systèmes d'exploitation mobiles, et il dispose de plusieurs wrappers dans des langages tels que Python, C ++ ou Java.
Voici une liste organisée des 10 meilleurs livres pour Tensor Flow qui devraient faire partie de la bibliothèque des apprenants scienctistes débutants à avancés.
1) Apprendre TensorFlow 2.0: implémenter des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur avec Python
Learn TensorFlow est un livre écrit par Pramod Singh et Avish Manure. Le livre commence par présenter le framework TensorFlow 2.0 et les principaux changements depuis sa dernière version. Le livre se concentre également sur la création de modèles d'apprentissage automatique supervisé à l'aide de TensorFlow.
Le livre explique également comment créer des modèles à l'aide d'estimateurs clients. Vous apprendrez également à utiliser TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. Tout le code donné dans ce livre sera disponible sous forme de scripts exécutables sur Github.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon2) Apprentissage profond avancé avec TensorFlow 2 et Keras
Advanced Deep Learning avec TensorFlow 2 et Keras est un livre écrit par Rowel Atienza. Le livre vous enseigne quelques techniques avancées d'apprentissage en profondeur disponibles aujourd'hui.
Ce livre vous enseigne également l'apprentissage en profondeur, l'apprentissage non supervisé utilisant des informations mutuelles, la détection d'objets (SSD). Le livre montre également comment créer une IA efficace avec les techniques les plus récentes. Dans ce livre, vous découvrirez les GAN et comment ils peuvent débloquer de nouveaux niveaux de performances de l'IA.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon3) Tensorflow en 1 jour
Tensorflow in 1 Day est un livre écrit par Krishna Rungta. Le livre vous enseigne ce sujet complexe dans une langue anglaise facile à comprendre. Il a un graphique fantastique, une fonction de calcul. Il aide le scientifique des données à visualiser son réseau de neurones conçu à l'aide de TensorBoard.
Le livre couvre des sujets tels que Qu'est-ce que le Deep Learning?, Machine Learning vs Deep Learning, Qu'est-ce que TensorFlow? Et des sujets avancés tels que Jupyter Notebook, Tensorflow sur AWS, etc.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon4) TinyML: apprentissage automatique avec TensorFlow Lite sur Arduino et microcontrôleurs à très faible consommation
TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite est un livre écrit par Pete Warden et Daniel Situnayke. Avec ce livre de référence d'apprentissage pratique, vous entrerez dans le domaine de TinyML. Le livre couvre l'apprentissage en profondeur et les systèmes embarqués se combinent pour rendre des choses étonnantes possibles avec de petits appareils.
Ce livre est idéal pour les développeurs de logiciels et de matériel qui souhaitent créer des systèmes embarqués à l'aide de l'apprentissage automatique.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon5) Traitement du langage naturel avec TensorFlow
Natural Language Processing with TensorFlow est un livre écrit par Hushan Ganegedara. Dans ce livre, vous apprendrez également à appliquer des modèles RNN hautes performances, des cellules de mémoire à court terme (LSTM), à des tâches PNL. Vous pourrez également explorer la traduction automatique neuronale et implémenter un traducteur machine neuronal.
Après avoir lu ce livre, vous comprendrez la technologie PNL. Vous pourrez également appliquer TensorFlow dans des applications PNL d'apprentissage en profondeur et comment effectuer des tâches PNL spécifiques.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon6) Projets d'apprentissage automatique TensorFlow
TensorFlow Machine Learning Projects est un livre écrit par Ankit Jain, Armando Fandango et Amita Kapoor. Ce livre enseigne également comment créer des projets avancés. Vous serez également en mesure de relever des défis communs en utilisant des bibliothèques de l'écosystème TensorFlow.
Ce livre explique également comment créer des projets dans divers domaines du monde réel, des auto-encodeurs, des systèmes de recommandation, l'apprentissage par renforcement, etc. À la fin de ce livre de référence, vous aurez acquis l'expertise requise pour créer des projets d'apprentissage automatique.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon7) Vision par ordinateur pratique avec TensorFlow 2
Hands-On Computer Vision with TensorFlow 2 est un livre écrit par Benjamin Planche et Eliot Andres. Ce livre vous aidera à explorer le cadre open-source de Google pour l'apprentissage automatique. Vous comprendrez également comment tirer parti de l'utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour les tâches visuelles.
Le livre commence par les principes fondamentaux de la vision par ordinateur et de l'apprentissage en profondeur. Le livre vous apprend également à créer un réseau neuronal à partir de rien. Le livre vous aide à apprendre à classer les images avec des solutions modernes, telles que Inception et ResNet, et à extraire un contenu spécifique à l'aide de la méthode You Only Look Once (YOLO).
À la fin de ce livre de matériel d'étude, vous aurez à la fois la compréhension théorique et les compétences pratiques. Il vous aide également à résoudre des problèmes avancés de vision par ordinateur.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon8) Pro Deep Learning avec TensorFlow
Pro Deep Learning avec TensorFlow est un livre écrit par Santanu Pattanayak. Vous serez également capable de comprendre la compréhension et l'intuition mathématiques. Il vous aide à inventer vous-même de nouvelles architectures et solutions d'apprentissage en profondeur.
Le livre offre une expertise pratique afin que vous puissiez apprendre un apprentissage en profondeur à partir de zéro. Ce livre TensorFlow vous permettra de vous familiariser rapidement avec TensorFlow. Il vous aide à optimiser différentes architectures d'apprentissage en profondeur.
Le livre couvre de nombreux concepts pratiques de l'apprentissage en profondeur qui sont pertinents dans n'importe quel secteur sont mis en évidence dans ce livre. Le code donné dans ce matériel de référence est disponible sous la forme de blocs-notes et de scripts iPython.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon9) Apprentissage en profondeur pratique pour le cloud, le mobile et la périphérie
Practical Deep Learning pour Cloud, Mobile et Edge est un livre écrit par Anirudh Koul, Siddha Ganju et Meher Kasam. Ce livre vous apprend à créer des applications d'apprentissage en profondeur pratiques pour les navigateurs cloud, mobiles.
Le livre vous apprend le processus de conversion d'une idée en quelque chose que les gens du monde réel peuvent utiliser. Ce livre explique également comment développer l'intelligence artificielle pour une gamme d'appareils, y compris Raspberry Pi et Google Coral. Vous obtiendrez également de nombreux conseils pratiques pour maximiser la précision et la vitesse du modèle.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon10) L'apprentissage en profondeur: l'approche d'un praticien
Deep Learning est un livre écrit par Josh Patterson et Adam Gibson. Ce guide pratique ne fournit pas seulement les informations les plus pratiques disponibles sur le sujet. Cela vous aide également à créer des réseaux d'apprentissage profond efficaces.
Vous apprendrez la théorie de l'apprentissage en profondeur avant de présenter leur Deeplearning4j (DL4J) open-source. C'est une bibliothèque pour développer des flux de travail de production. En utilisant des exemples du monde réel, vous apprendrez facilement des méthodes et des stratégies.
Vérifiez les derniers prix et les avis des utilisateurs sur Amazon