Kroz seriju otkrića, duboko učenje dalo je zamah celom polju mašinskog učenja. Sada čak i programeri koji skoro ništa ne znaju o ovoj tehnologiji mogu da koriste jednostavne, efikasne alate za primenu programa sposobnih za učenje iz podataka. Ažurirano izdanje ove najprodavanije knjige koristi konkretne primere, minimalno teorije i Pythonove radne okvire spremne za upotrebu kako bi vam pomogli da steknete intuitivno razumevanje koncepata i alata za izgradnju inteligentnih sistemaNaučićete niz tehnika koje možete brzo da upotrebite. Uz vežbe u svakom poglavlju koje će vam pomoći da primenite naučeno, sve što vam je potrebno je iskustvo programiranja da biste krenuli. Celokupan kôd je dostupan na GitHubu. Ažuriran je na TensorFlow 2 i najnoviju verziju Scikit-Learna• Naučite osnove mašinskog učenja kroz projekat od početka do kraja koristeći Scikit-Learn • Izgradite i obučite razne arhitekture neuronskih mreža za klasifikaciju i regresiju koristeći TensorFlow 2 • Saznajte o detekciji objekata, semantičkoj segmentaciji, mehanizmima pažnje, jezičkim modelima, GAN-ovima i još mnogo toga • Istražite Keras API, zvanični API visokog nivoa za TensorFlow 2 • Pustite u primenu modele TensorFlow koristeći TensorFlowov Data API, API strategije distribucije, TF Transform i TF-Serving • Primenite na Google Cloud AI platformi ili na mobilnim uređajima • Upotrebite tehnike nenadgledanog učenja, kao što su redukcija dimenzija, klasterovanje i otkrivanje anomalija • Stvorite samostalne agente za učenje pomoću forsiranog učenja, uz korišćenje biblioteke TF
Kroz seriju otkrića, duboko učenje dalo je zamah celom polju mašinskog učenja. Sada čak i programeri koji skoro ništa ne znaju o ovoj tehnologiji mogu da koriste jednostavne, efikasne alate za primenu programa sposobnih za učenje iz podataka. Ažurirano izdanje ove najprodavanije knjige koristi konkretne primere, minimalno teorije i Pythonove radne okvire spremne za upotrebu kako bi vam pomogli da steknete intuitivno razumevanje koncepata i alata za izgradnju inteligentnih sistemaNaučićete niz tehnika koje možete brzo da upotrebite. Uz vežbe u svakom poglavlju koje će vam pomoći da primenite naučeno, sve što vam je potrebno je iskustvo programiranja da biste krenuli. Celokupan kôd je dostupan na GitHubu. Ažuriran je na TensorFlow 2 i najnoviju verziju Scikit-Learna• Naučite osnove mašinskog učenja kroz projekat od početka do kraja koristeći Scikit-Learn • Izgradite i obučite razne arhitekture neuronskih mreža za klasifikaciju i regresiju koristeći TensorFlow 2 • Saznajte o detekciji objekata, semantičkoj segmentaciji, mehanizmima pažnje, jezičkim modelima, GAN-ovima i još mnogo toga • Istražite Keras API, zvanični API visokog nivoa za TensorFlow 2 • Pustite u primenu modele TensorFlow koristeći TensorFlowov Data API, API strategije distribucije, TF Transform i TF-Serving • Primenite na Google Cloud AI platformi ili na mobilnim uređajima • Upotrebite tehnike nenadgledanog učenja, kao što su redukcija dimenzija, klasterovanje i otkrivanje anomalija • Stvorite samostalne agente za učenje pomoću forsiranog učenja, uz korišćenje biblioteke TF
Za vreme korišćenja bilo koje stranice na veb-sajtu ananas.rs, kompanija Ananas može da sačuva određene informacije na korisnikov uređaj, putem "kolačića" (eng. "cookies").