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KRISTIAN ROTHER

    Einführung in TensorFlow
    Python for data analysis
    Pro Python Best Practices
    • Einführung in TensorFlow

      Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen

      • 256 stránek
      • 9 hodin čtení

      Deep-Learning-Netze, die mit großen Datenmengen trainiert werden, lösen komplexe Aufgaben mit erstaunlicher Genauigkeit. Dieses Buch bietet eine praktische Einführung in TensorFlow, die führende Open-Source-Softwarebibliothek zum Erstellen und Anlernen von Deep-Learning-Netzen für Sprach- und Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und prädiktive Datenanalyse. Es richtet sich an technisch orientierte Leser, darunter Datenanalytiker, Ingenieure, Studenten und Wissenschaftler. Sie beginnen mit einfachen Beispielaufgaben und vertiefen sich in Themen wie die Architektur neuronaler Netze, Visualisierung mit TensorBoard, Abstraktionsbibliotheken für TensorFlow und Multithread-Pipelines zur Dateneingabe. Nach Abschluss des Buches sind Sie in der Lage, Deep-Learning-Systeme in TensorFlow zu erstellen und produktiv einzusetzen. Der Inhalt umfasst: einen schnellen Einstieg in TensorFlow, das Modellieren von Deep-Learning-Systemen, das Trainieren verbreiteter Modelle für Computer Vision und Sprachverarbeitung, die Nutzung von Abstraktionsbibliotheken zur Vereinfachung der Entwicklung, das Skalieren von TensorFlow und das Verteilte Anlernen von Modellen auf Clustern.

      Einführung in TensorFlow2018
    • Pro Python Best Practices

      • 264 stránek
      • 10 hodin čtení

      Learn software engineering and coding best practices to write Python code right and error free.

      Pro Python Best Practices2017
      4,0
    • Python for data analysis

      • 466 stránek
      • 17 hodin čtení

      Serves as an introduction to Python for data-intensive applications.

      Python for data analysis2015
      4,2