精通TensorFlow 轻松掌握Google深度学习框架 TensorFlow1.x高级功能 牛津大学教授力荐 迁移学习 生成对抗网络 深度强化学
1.牛津大学物联网课程创建者和首席数据科学家Ajit Jaokar为本书作序并倾情推荐。 2.通过阅读本书，能够深入了解和掌握TensorFlow，并能构建实用的机器学习和深度学习系统。 3.本书涵盖了TensorFlow 1.x的许多高级功能，并涉及很多先进的技术，如迁移学习、深度强化学习、生成对抗网络等。 4.本书提供了大量示例，其代码可以通过GitHub网址下载，具体地址见封面背面。
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从结构化和非结构化数据中预测分析发现隐藏的 模式，可用于商业智能决策。 礼萨·卡里姆著的《TensorFlow预测分析(影印 版)(英文版)》将通过在三个主要部分中运用Tensor Flow，帮助你构建、调优和部署预测模型。**部分 包括预测建模所需的线性代数、统计学和概率论知识 。 第二部分包括运用监督(分类和回归)和无监督( 聚类)算法开发预测模型。然后介绍如何开发自然语 言处理(NLP)预测模型以及强化学习算法。*后．该 部分讲述如何开发一个基于机器的因式分解**系统 。 第三部分介绍**预测分析的深度学习架构，包 括深度神经网络以及高维和序列数据的递归神经网络 。*终，使用卷积神经网络进行预测建模，用于情绪 识别、图像分类和情感分析。
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