Tensorflow Pour Le Deep Learning De La R Gr Ssion Lin Aire L Apprentissage Par Renforcement Collection O Reilly
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Deep Learning avec TensorFlow
Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond) est la traduction de la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFloW. Le Deep Learning est récent et il évolue vite. Ce livre en présente les principales techniques : les réseaux de neurones profonds, capables de modéliser toutes sortes de données, les réseaux de convolution, capables de classifier des images, les segmenter et découvrir les objets ou personnes qui s'y trouvent, les réseaux récurrents, capables de gérer des séquences telles que des phrases, des séries temporelles, ou encore des vidéos, les Autoencoders qui peuvent découvrir toutes sortes de structures dans des données, de façon non supervisée, et enfin le Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) qui permet de découvrir automatiquement les meilleures actions pour effectuer une tâche (par exemple un robot qui apprend à marcher). Ce livre présente TensorFlow, le framework de Deep Learning créé par Google. Il est accompagné de Jupyter notebooks (disponibles sur github) qui contiennent tous les exemples de code du livre, afin que le lecteur puisse facilement tester et faire tourner les programmes. Il complète un premier livre intitulé Machine Learning avec Scikit-Learn.
TensorFlow for Deep Learning
Author: Bharath Ramsundar
language: en
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
Release Date: 2018-03-01
Learn how to solve challenging machine learning problems with TensorFlow, Google’s revolutionary new software library for deep learning. If you have some background in basic linear algebra and calculus, this practical book introduces machine-learning fundamentals by showing you how to design systems capable of detecting objects in images, understanding text, analyzing video, and predicting the properties of potential medicines. TensorFlow for Deep Learning teaches concepts through practical examples and helps you build knowledge of deep learning foundations from the ground up. It’s ideal for practicing developers with experience designing software systems, and useful for scientists and other professionals familiar with scripting but not necessarily with designing learning algorithms. Learn TensorFlow fundamentals, including how to perform basic computation Build simple learning systems to understand their mathematical foundations Dive into fully connected deep networks used in thousands of applications Turn prototypes into high-quality models with hyperparameter optimization Process images with convolutional neural networks Handle natural language datasets with recurrent neural networks Use reinforcement learning to solve games such as tic-tac-toe Train deep networks with hardware including GPUs and tensor processing units
TensorFlow pour le Deep learning - De la régréssion linéaire à l'apprentissage par renforcement - collection O'Reilly
Author: Bharath Ramsundar
language: fr
Publisher: First Interactive
Release Date: 2018-10-04
Apprenez à résoudre des problèmes d'apprentissage automatique (même difficiles !) avec TensorFIow, la nouvelle bibliothèque logicielle révolutionnaire de Google pour le deep learning. Si vous avez une formation de base en algèbre linéaire et en calcul, ce livre pratique vous introduit dans les arcanes des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique en vous montrant comment concevoir des systèmes capables de détecter des objets dans des images, de comprendre du texte et de prédire les propriétés de médicaments potentiels. TensorFlow pour le Deep Learning vous fait découvrir les concepts à l'aide d'exemples pratiques, et vous aide à acquérir des connaissances solides sur le deep learning en partant de cas concrets. Il est idéal pour les développeurs qui ont de l'expérience dans la conception de systèmes logiciels, et sera également utile aux scientifiques et aux autres professionnels qui sont familiers avec la création de scripts, mais pas nécessairement avec la conception d'algorithmes d'apprentissage. • Apprenez les concepts fondamentaux de TensorFlow, y compris comment effectuer un calcul de base • Construisez des systèmes d'apprentissage simples pour comprendre leurs fondements mathématiques • Plongez dans des réseaux profonds entièrement connectés et qui sont utilisés dans des milliers d'applications • Transformez des prototypes en modèles de haute qualité en optimisant des hyperparamètres • Traitez des images avec des réseaux de neurones convolutifs • Gérez des jeux de données en langage naturel avec des réseaux de neurones récurrents • Utilisez l'apprentissage par renforcement pour résoudre des jeux tels que le tic-tac-toe • Entraînez des réseaux profonds avec du matériel performant, qu'il s'agisse de GPU ou d'unités de traitement de tenseurs Collection O'Reilly