Download or read book Aprendizaje Profundo written by Sebastian Dark and published by Independently Published. This book was released on 2018-11-25 with total page 122 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: ¿Sientes curiosidad por descubrir la tecnología revolucionaria que está configurando nuestro futuro y cambiando el mundo actual? El aprendizaje profundo es una parte del campo de la informática y un subconjunto del aprendizaje automático que implica que los sistemas informáticos puedan "aprender" sin supervisión con datos que no están etiquetados ni estructurados. En 2017, AlphaGo, que es una IA desarrollada por Google DeepMind y comenzó solo conociendo las reglas del juego, finalmente pudo entrenarse a sí mismo y vencer a Ke Jie, el jugador número 1 del mundo en ese momento. Si bien esto puede no parecer tan impresionante al principio, es importante comprender que Go es un juego muy complejo que muchos programadores no pudieron superar con la IA en el pasado. Aunque Go es un ejemplo interesante, las posibilidades de utilizar el aprendizaje automático son ilimitadas. Desde el comercio minorista a la medicina y a las finanzas, el aprendizaje automático tiene la capacidad de cambiar cada industria con la que entra en contacto. De hecho, esta revolución ya ha comenzado y solo seguirá creciendo. Según statista.com, la industria de la inteligencia artificial crecerá exponencialmente en los próximos años, ¡de $ 7 mil millones en 2018 a $ 90 mil millones en 2025! Esto no es algo que puedas permitirte perder. Sin lugar a dudas es el futuro. Sin embargo, es tan complejo como revolucionario. Si no tiene antecedentes o experiencia en el campo, es fácil que se atasque con todos los conceptos y términos complicados. Además, encontrar información que sea fácil de entender puede resultar un desafío porque lo más probable es que no sea exhaustiva, incluso si la encuentra. En este libro, encontrará el equilibrio perfecto entre la información, que es muy complete, y la capacidad de entenderla. Aunque está diseñado para principiantes, no contendrá información simple y de fácil acceso. Se le sumergirá profundamente en el campo, pero será conducido cuidadosamente a través de él de manera que todo sea fácil de entender, incluso si no tiene conocimientos técnicos en programación de computadoras. En esta Guía, descubrirá... Qué Es El Aprendizaje Automático Y El Aprendizaje Profundo Y Cómo Pueden Ser Utilizados Para Cambiar El Mundo. Cómo El Campo Puede Ser Dividido Y Aprendido De Una Manera Manejable Varias Aplicaciones Y Potencial De Aprendizaje Profundo Que Puede Utilizar, Que Puede Que Nunca Haya Imaginado Aprendizaje Supervisado Versus Aprendizaje No Supervisado - Y Analizarlos Paso A Paso Analizar Las Redes Neuronales De Una Manera Extremadamente Fácil De Entender Cómo Puede Crear Y Capacitar Modelos De Aprendizaje Profundo Dónde Y Cómo Instalar Los Mejores Programas Para Que Pueda Comenzar Hoy Códigos De Muestra Y Conjuntos De Datos Para Practicar ¡Y mucho más! Ya sé si está buscando obtener conocimientos para una carrera potencial en aprendizaje profundo, o aprender cómo esto afectará nuestro futuro, o simplemente satisfacer su curiosidad sobre el posible avance tecnológico más grande de nuestro tiempo, este libro lo ayudará enormemente a comprender el aprendizaje profundo. Si finalmente está preparado para comprender esta tecnología revolucionaria a un alto nivel a pesar de su experiencia técnica, Haga Clic en "Agregar al Carrito" ¡Ahora! ** ¡Obtenga la versión eBook de Kindle GRATIS cuando compre la versión impresa de este libro! **

Download or read book Python Machine Learning written by Vahid Mirjalili and published by Marcombo. This book was released on 2020-03-27 with total page 548 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: El aprendizaje automático está invadiendo el mundo del software. Si quieres entender y trabajar la vanguardia del aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, esta segunda edición del bestseller Python Machine Learning, es tu libro. Modernizado y ampliado para incluir las tecnologías de código abierto más recientes, como scikit-learn, Keras y TensorFlow, este manual proporciona el conocimiento práctico y las técnicas necesarias para crear eficaces aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en Python. El conocimiento y la experiencia únicos de Sebastian Raschka y Vahid Mirjalili presentan los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, antes de continuar con temas avanzados en análisis de datos. Combinan los principios teóricos del aprendizaje automático con un enfoque práctico de codificación para una comprensión completa de la teoría del aprendizaje automático y la implementación con Python. Aprenderás a: Explorar y entender los frameworks clave para la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo Formular nuevas preguntas sobre datos con modelos de aprendizaje automático y redes neuronales Aprovechar el poder de las últimas librerías de código abierto de Python para aprendizaje automático Dominar la implementación de redes neuronales profundas con la librería de TensorFlow Incrustar modelos de aprendizaje automáticos en aplicacions web accesibles Predecir resultados objetivos continuos con análisis de regresión Descubrir patrones ocultos y estructuras en datos con agrupamientos Analizar imágenes mediante técnicas de aprendizaje profundo Profundizar en datos de medios sociales y textuales con el análisis de sentimientos

Download or read book Aprendizaje autom tico y profundo en python written by Carlos Pineda and published by Ediciones de la U. This book was released on 2022-10-04 with total page 256 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Es una herramienta de apoyo y de consulta para toda aquella persona interesada en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, a tal punto que le permita aprender lo necesario para desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor hará uso en la mayoría de los casos de explicaciones teóricas y prácticas, que permitan al lector afianzar sus ideas y fortalecer su aprendizaje. El libro se encuentra dividido en dos partes la primera enfocada en el machine learning y sus diferentes algoritmos de regresión y clasificación, clustering, entre otros. La segunda parte comprende varias técnicas de deep learning donde estudiaremos diferentes arquitecturas de redes neuronales como: redes densamente conectadas, redes convolucionales y redes recurrentes.

Download or read book Machine Learning con PyTorch y Scikit Learn written by Sebastian Raschka and published by Marcombo. This book was released on 2023-02-27 with total page 902 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Si busca un manual de referencia sobre Machine Learning y Deep Learning con PyTorch, ha llegado al libro indicado. En él se explica paso a paso cómo construir sistemas de aprendizaje automático con éxito. Mientras que en algunos libros solo se enseña a seguir instrucciones, en este descubrirá los principios para crear modelos y aplicaciones por sí mismo. Encontrará multitud de explicaciones claras, visualizaciones y ejemplos, y aprenderá en profundidad todas las técnicas esenciales de Machine Learning. Actualizado para ocuparse de Machine Learning utilizando PyTorch, este libro también presenta las últimas incorporaciones a Scikit-Learn. Además, trata varias técnicas de Machine Learning y Deep Learning para la clasificación de textos e imágenes. Con este libro, también aprenderá sobre las redes generativas antagónicas (GAN), útiles para generar nuevos datos y entrenar agentes inteligentes con aprendizaje reforzado. Por último, esta edición incluye las últimas tendencias en Machine Learning, como las introducciones a las redes neuronales de grafos y transformadores a gran escala utilizados para el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Sin duda, tanto si es un desarrollador de Python neófito en Machine Learning como si desea profundizar en los últimos avances, este libro de PyTorch será su gran aliado en el aprendizaje automático con Python. «Estoy seguro de que este libro le resultará muy valioso, tanto por ofrecer una visión general del apasionante campo de Machine Learning, como por ser un tesoro de conocimientos prácticos. Espero que le inspire a aplicar Machine Learning para lograr un mayor beneficio, sea cual sea su problemática» Gracias a esta lectura: •Explorará marcos de trabajo, modelos y técnicas para que las máquinas «aprendan» de los datos •Empleará Scikit-Learn para Machine Learning y PyTorch para Deep Learning •Entrenará clasificadores de Machine Learning en imágenes, texto, etc. •Creará y entrenará redes neuronales, transformadores y redes neuronales gráficas •Descubrirá las mejores prácticas para evaluar y ajustar los modelos •Pronosticará los resultados de elementos continuos utilizando el análisis de regresión •Profundizará en los datos textuales y de las redes sociales mediante el análisis de sentimiento

Download or read book Aprendizaje profundo con Python written by Banjamin Smith and published by . This book was released on 2021-03-22 with total page 234 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: ¿Está interesado en llevar su conocimiento de aprendizaje profundo al siguiente nivel? ¡Entonces este es el libro para ti! El aprendizaje automático y profundo son el futuro y no hay forma de escapar de eso. Entonces, aprenderlo ahora y aprender a hacerlo de la manera correcta lo pondrá por delante de la multitud.El aprendizaje profundo se trata de comprender y aprender sobre redes neuronales, y Python es el mejor lenguaje de programación de computadoras para hacerlo. Aprender a programar no es fácil, pero la práctica constante es la clave. Aprender a programar de manera eficiente en Python y construir redes neuronales de aprendizaje profundo se vuelve fácil de hacer con práctica y orientación.En este libro aprenderá - Los conceptos básicos del lenguaje de programación Python- Todo sobre variables, cadenas, clases, declaraciones, diccionarios, funciones y más- Qué es la inteligencia artificial- Qué es el aprendizaje profundo- Cómo construir una red neuronal profunda con Keras- Cómo construir una red neuronal convolucional de aprendizaje profundo- Las aplicaciones prácticas del aprendizaje profundo- Los beneficios y los inconvenientes del aprendizaje profundo¡Y mucho más!No se demore. ¡Comience hoy su viaje de aprendizaje profundo avanzado haciendo clic en el botón Comprar ahora!

Download or read book Aprendizaje profundo con Python written by Brian Walker and published by . This book was released on 2019-10-25 with total page 164 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La inteligencia artificial toma muchas formas .En este punto de su evolución, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son dos de las formas más comunes que adopta. Esto se debe principalmente a que estamos en un punto en el que hemos descubierto cómo crear redes de información que realmente se pueden filtrar y procesar tal como sería un proceso cognitivo humano normal. Más allá de todas esas formas y formas de IA, sin embargo, todo este concepto se basa en algunas ideas básicas: ●La información es poder●Las redes neuronales pueden imitar el cerebro humano●Los programadores pueden crear programas de máquina que les permitan filtrar información de una manera específica, lo que les permite sacar conclusiones y hacer crecer su aprendizaje en base a esoCon suerte, el libro en cuestión le ayudará a obtener una mejor comprensión del gran esquema del aprendizaje profundo y más específicamente, cómo el aprendizaje profundo se conecta con Python, uno de los lenguajes de programación más populares del momento.He estructurado el libro de una manera que te permite dar sentido a todo de la manera más lógica posible.¿qué esperas?. ¡toma una copia de este libro y comienza a explorar el mundo del Aprendizaje profundo!

Download or read book Aprendizaje autom tico y profundo en Python written by Carlos M. Pineda Pertuz and published by Ra-Ma Editorial. This book was released on 2022-04-11 with total page 347 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Esta obra pretende ser una herramienta de apoyo y de consulta para estudiantes y profesionales interesados en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, y así poder desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor combina explicaciones teóricas con ejemplos prácticos. El libro se inicia con explicaciones sobre el lenguaje Python, para luego abarcar los algoritmos más destacados dentro del aprendizaje de máquina. El contenido se encuentra dividido en dos partes: la primera enfocada en el machine learning y sus diferentes algoritmos de regresión y clasificación, clustering, entre otros. La segunda parte comprende varias técnicas de deep learning donde estudiaremos diferentes arquitecturas de redes neuronales como: redes densamente conectadas, redes convolucionales y redes recurrentes. Desde la web del libro podrá descargar los ejemplos y ejercicios que se desarrollan en el libro lo que facilitara al lector a asimilar lo aprendido.

Download or read book Aprendizaje Profundo Con Python written by Benjamin Smith and published by . This book was released on 2021-04-09 with total page 578 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Este libro no es solo para programadores y profesionales de TI, sino también para empresarios que esperan impulsar sus ventas promedio y la experiencia del cliente. Este libro contiene todos los temas relevantes que querrá saber sobre las redes neuronales de aprendizaje profundo. Aprenderá algunos datos asombrosos sobre el papel de la inteligencia artificial en nuestra vida diaria. El aprendizaje profundo se está acercando gradualmente a apoderarse de todas las empresas del mundo. Lo que hace que este libro sea interesante y único es el hecho de que contiene ejemplos prácticos de redes neuronales de aprendizaje profundo que puede estudiar para aumentar su comprensión de estas redes neuronales. El libro explica cómo, como profesional, puede introducir la IA en sus operaciones.Descubrirás: - Tipos de datos de Python- Entrada y bucles de usuario de Python- Entrada de Python ()- Bucles de Python- Funciones de Python- Clases de Python-Inteligencia artificial-Aprendizaje automático-Aprendizaje profundo- Regresión lineal- Inteligencia artificial en los negocios- IA en los negocios- IA en servicio al cliente- Automóviles autónomos- Generación de textos- Predicción de terremotos y cáncer- El futuro del aprendizaje profundo-Redes neuronales artificiales- Red neuronal convolucional- Implementación con Keras- Aprendizaje profundo con Keras- Debate de proyectos- IBM Watson- Implicaciones éticas del aprendizaje profundo- Pérdida de trabajos- Robots racistas¿Está interesado en llevar su conocimiento de aprendizaje profundo al siguiente nivel? ¡Entonces este es el libro para ti! El aprendizaje automático y profundo son el futuro, y no hay forma de escapar de eso. Entonces, aprenderlo ahora y aprender a hacerlo de la manera correcta lo pondrá por delante de la multitud.El aprendizaje profundo se trata de comprender y aprender sobre las redes neuronales, y Python es el mejor lenguaje de programación de computadoras para hacerlo. Aprender a programar no es fácil, pero la práctica constante es la clave. Aprender a programar de manera eficiente en Python y construir redes neuronales de aprendizaje profundo se vuelve fácil de hacer con práctica y orientación.En este libro, aprenderá - Los conceptos básicos del lenguaje de programación Python- Todo sobre variables, cadenas, clases, declaraciones, diccionarios, funciones y más- Qué es la inteligencia artificial- Qué es el aprendizaje profundo- Cómo construir una red neuronal profunda con Keras- Cómo construir una red neuronal convolucional de aprendizaje profundo- Las aplicaciones prácticas del aprendizaje profundo- Los beneficios y los inconvenientes del aprendizaje profundo¡Y mucho más!No se demore. ¡Comience su viaje de aprendizaje profundo avanzado hoy haciendo clic en el botón Comprar ahora!

Download or read book Machine Learning y Deep Learning written by Jesús Bobadilla Sancho and published by Ra-Ma Editorial. This book was released on 2020-02-24 with total page 274 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Automático (Machine Learning). El objetivo del machine learning es que los sistemas informáticos sean capaces de aprender a partir de los datos, emulando de esta manera las capacidades humanas. El Aprendizaje Profundo (Deep Learning) es el área más prometedora del machine learning. Los modernos sistemas de reconocimiento facial, conducción automática, chatbots, comportamiento de los videojuegos, etc. se llevan a cabo haciendo uso de técnicas de deep learning. En este libro se explican los conceptos más relevantes tanto de machine learning como de deep learning. Ambos bloques se pueden abordar de manera independiente y en cualquier orden. Se aportan multitud de ejemplos programados en Python y explicados desde cero, con gráficos representativos. También se hace uso de las bibliotecas Scikit y Keras. Cualquier lector con conocimientos de programación podrá entender los conceptos y los ejemplos que se exponen en el libro: Regresión Clasificación Clustering Reducción de Dimensionalidad Redes Neuronales Redes Convolucionales (Convolutional Neural Networks) Enriquecimiento de datos (Data Augmentation) Generadores de Datos Aprendizaje por Transferencia (Transfer Learning) Autoencoders Visualización de capas ocultas Aprendizaje Generativo (Generative Learning) El libro contiene material adicional que podrá descargar accediendo a la ficha del libro en www.ra-ma.es

Download or read book Aprendizaje profundo con Python written by Benjamin Smith and published by . This book was released on 2020-07-13 with total page 176 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: ¿Qué buscas cuando estás en el mercado, ya sea en línea o físico, cuando estás comprando tu libro favorito? Buscas el mejor contenido que cubra casi todos los aspectos del tema dado. Quieres un libro que tenga toda la información que necesitas, y que esté escrito de forma concisa y clara.Este libro no es sólo para programadores y profesionales de TI, sino también para los empresarios que están deseando aumentar sus ventas medias y su experiencia de cliente. Este libro contiene todos los temas relevantes que querrá saber sobre las redes neuronales de aprendizaje profundo. Aprenderás algunos hechos sorprendentes sobre el papel de la inteligencia artificial en nuestra vida diaria. El aprendizaje profundo se está acercando gradualmente a apoderarse de todas las empresas en todo el mundo. Lo que hace que este libro sea interesante y único es el hecho de que contiene ejemplos prácticos de redes neuronales de aprendizaje profundo que puedes estudiar para aumentar tu comprensión de estas redes neuronales. El libro explicacómo, como profesional, puede introducir la IA en sus operaciones.Descubrirás: -Tipos de datos de Python-Entrada y bucles de usuario de Python-Entrada Python()-Bucles de Python-Funciones de Python-Clases python-Inteligencia Artificial-Aprendizaje automático-Aprendizaje profundo-Regresión lineal-Inteligencia Artificial en Los Negocios-IA en los negocios-IA en servicio al cliente-Auto-manejo carros-Generación de textos-Predicción de terremotos y cáncer-El futuro del aprendizaje profundo-Redes neuronales artificiales-Red neuronal convolucional-Implementación con Keras-Aprendizaje profundo con Keras-Debate del proyecto-IBM Watson-Implicaciones éticas del aprendizaje profundo-Pérdida de empleos-Robots racistas-Los inconvenientes del aprendizaje profundoEntonces, ¿qué esperas? ¡Comienza hoy mismo haciendo clic en el botón Comprar ahora!

Download or read book Aprendizaje profundo con Python written by Benjamin Smith and published by Independently Published. This book was released on 2020-12-19 with total page 178 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: ¿Está buscando ampliar sus conocimientos de aprendizaje automático?¿Quiere comprender de qué se trata el aprendizaje profundo?Entonces ha elegido el libro correcto.Con "Aprendizaje profundo con Python: consejos y trucos simples y efectivos para aprender el aprendizaje profundo con Python", aprenderá los conceptos básicos del aprendizaje profundo, qué es y para qué se utiliza. En particular, nos enfocamos en usar el lenguaje de programación Python sobre cualquier otro, dado que es el lenguaje de programación más popular para las ciencias de datos.Aprenderás: - Qué es el aprendizaje profundo y cómo funciona- Diferentes métodos de aprendizaje profundo- Cuáles son sus limitaciones y desafíos- Por qué preferimos usar Python- Las mejores bibliotecas de Python para aprendizaje profundo- Descripción general de las tareas de clasificación, regresión y agrupación- Algoritmos y funciones de activación- Qué son las redes neuronales- Redes neuronales recurrentes y LSTM- Procesamiento de imágenes y redes neuronales convolucionales- Una introducción al aprendizaje por refuerzo profundo- Y mucho más!También tendrá la oportunidad de crear un modelo de aprendizaje profundo con TensorFlow y Keras.¿Estás emocionado de empezar?Entonces, desplácese hacia arriba, presione el botón "Comprar ahora" y comience al siguiente nivel en su viaje de ciencia de datos.

Download or read book Machine Learning y Deep Learning written by Jesús Bobadilla and published by Ediciones de la U. This book was released on 2021-06-04 with total page 294 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Automático (Machine Learning). El objetivo del machine learning es que los sistemas informáticos sean capaces de aprender a partir de los datos, emulando de esta manera las capacidades humanas. El Aprendizaje profundo (Deep Learning) es el área más prometedora del machine learning. Los modernos sistemas de reconocimiento facial, conducción automática, chatbots, comportamiento de los videojuegos, etc se llevan a cabo haciendo uso de técnicas de deep learning. En este libro se explican los conceptos más relevantes tanto de machine learning como de deep learning. Ambos bloques se pueden abordar de manera independiente y en cualquier orden. Se aportan multitud de ejemplos programados en Python y explicados desde cero, con gráficos representativos. También se hace uso de las bibliotecas Scikit y Keras. Cualquier lector con conocimientos de programación podrá entender los conceptos y los ejemplos que se exponen en el libro.

Download or read book Deep Learning with Python written by Mike Krebbs and published by Createspace Independent Publishing Platform. This book was released on 2018-01-02 with total page 114 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: ***** Buy now (Will soon return to $47.99 + Special Offer Below) ***** Free Kindle eBook for customers who purchase the print book from Amazon Are you thinking of learning more about Deep Learning From Scratch by using Python and TensorFlow? The overall aim of this book is to give you an application of deep learning techniques with python. Deep Learning is a type of artificial intelligence and machine learning that has become extremely important in the past few years. Deep Learning allows us to teach machines how to complete complex tasks without explicitly programming them to do so. As a result people with the ability to teach machines using deep learning are in extremely high demand. It is also leading to them getting huge increases in salaries. Deep Learning is revolutionizing the world around us and hence the need to understand and learn it becomes significant. In this book we shall cover what is deep learning, how you can get started with deep learning and what deep learning can do for you. By the end of this book you should be able to know what is deep learning and the tools technology and trends driving the artificial intelligence revolution. Several Visual Illustrations and Examples Instead of tough math formulas, this book contains several graphs and images, which detail all-important deep learning concepts and their applications. This Is a Practical Guide Book This book will help you explore exactly the most important deep learning techniques by using python and real data. It is a step-by-step book. You will build our Deep Learning Models by using Python Target Users The book designed for a variety of target audiences. The most suitable users would include: Beginners who want to approach data science, but are too afraid of complex math to start Newbies in computer science techniques and machine learning Professionals in data science and social sciences Professors, lecturers or tutors who are looking to find better ways to explain the content to their students in the simplest and easiest way Students and academicians, especially those focusing on data science What's Inside This Great Book? Introduction Deep Learning Techniques Applications Next Steps Practical Sentiment Analysis using TensorFlow with Neural Networks Performing Sequence Classification with RNNs Implementing Sequence Classification Using RNNs in TensorFlow Glossary of Some Useful Terms in Deep Learning Sources & References Bonus Chapter: Anaconda Setup & Python Crash Course Frequently Asked Questions Q: Is this book for me and do I need programming experience? A: f you want to smash Data Science from scratch, this book is for you. Little programming experience is required. If you already wrote a few lines of code and recognize basic programming statements, you'll be OK. Q: Can I loan this book to friends? A: Yes. Under Amazon's Kindle Book Lending program, you can lend this book to friends and family for a duration of 14 days. Q: Does this book include everything I need to become a data science expert? A: Unfortunately, no. This book is designed for readers taking their first steps in data science and further learning will be required beyond this book to master all aspects of data science. Q: Can I have a refund if this book is not fitted for me? A: Yes, Amazon refund you if you aren't satisfied, for more information about the amazon refund service please go to the amazon help platform. I will also be happy to help you if you send us an email at [email protected].

Download or read book Learn TensorFlow 2 0 written by Pramod Singh and published by Apress. This book was released on 2019-12-17 with total page 177 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Learn how to use TensorFlow 2.0 to build machine learning and deep learning models with complete examples. The book begins with introducing TensorFlow 2.0 framework and the major changes from its last release. Next, it focuses on building Supervised Machine Learning models using TensorFlow 2.0. It also demonstrates how to build models using customer estimators. Further, it explains how to use TensorFlow 2.0 API to build machine learning and deep learning models for image classification using the standard as well as custom parameters. You'll review sequence predictions, saving, serving, deploying, and standardized datasets, and then deploy these models to production. All the code presented in the book will be available in the form of executable scripts at Github which allows you to try out the examples and extend them in interesting ways. What You'll LearnReview the new features of TensorFlow 2.0Use TensorFlow 2.0 to build machine learning and deep learning models Perform sequence predictions using TensorFlow 2.0Deploy TensorFlow 2.0 models with practical examples Who This Book Is For Data scientists, machine and deep learning engineers.

Download or read book Aprendizaje profundo con Python written by Ethan Williams and published by Independently Published. This book was released on 2019-11-10 with total page 170 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: has hecho una elección perfecta para considerar el aprendizaje de Python y lo más importante para desarrollar sus habilidades en el mundo de la programación. Una buena opción viene con buenas noticias ya que usted está mirando una guía muy completa para principiantes' guía que le proporcionará todos los pasos necesarios y consejos para empezar. Aprendizaje profundo con Python - La guía definitiva para principiantes para aprender aprendizaje profundo con Python Paso por Paso está repleta de conceptos básicos para principiantes, ejemplos detallados y ejercicios de recordatorio adicionales. ¡Los novatos son totalmente bienvenidos a sumergirse! No necesitas ninguna experiencia con la programación. Sólo tiene que tener un bloc de notas listo porque tomar notas cortas ayuda y prepárate para jugar con las muestras y hacer un montón de codificación!El programa fue desarrollado en diciembre de 1989 por Guido van Rossum. La pasión y afición de Guido era escribir y aprender nuevos códigos que estaban disponibles durante su tiempo. Está documentado que desarrolló el lenguaje de programación python mientras interactuaba y aprendía el lenguaje de programación ABC.Este es uno de los mejore sidiomas que puedes elegir para comenzar a aprender y al final tener una carrera exitosa en él. Sé que vas a tener una experiencia muy agradable en este lenguaje de programación. En resumen, dado que el lenguaje de programación estaba abierto-de origen, esperamos una gran cantidad de avances y desarrollos en el lenguaje que hará que sea simple y más fácil de usar en los próximos años.

Download or read book Deep Learning with Python written by Nikhil Ketkar and published by . This book was released on 2016 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Deep Learning with Python written by Francois Chollet and published by Simon and Schuster. This book was released on 2017-11-30 with total page 597 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Summary Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. Written by Keras creator and Google AI researcher François Chollet, this book builds your understanding through intuitive explanations and practical examples. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications. About the Technology Machine learning has made remarkable progress in recent years. We went from near-unusable speech and image recognition, to near-human accuracy. We went from machines that couldn't beat a serious Go player, to defeating a world champion. Behind this progress is deep learning—a combination of engineering advances, best practices, and theory that enables a wealth of previously impossible smart applications. About the Book Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. Written by Keras creator and Google AI researcher François Chollet, this book builds your understanding through intuitive explanations and practical examples. You'll explore challenging concepts and practice with applications in computer vision, natural-language processing, and generative models. By the time you finish, you'll have the knowledge and hands-on skills to apply deep learning in your own projects. What's Inside Deep learning from first principles Setting up your own deep-learning environment Image-classification models Deep learning for text and sequences Neural style transfer, text generation, and image generation About the Reader Readers need intermediate Python skills. No previous experience with Keras, TensorFlow, or machine learning is required. About the Author François Chollet works on deep learning at Google in Mountain View, CA. He is the creator of the Keras deep-learning library, as well as a contributor to the TensorFlow machine-learning framework. He also does deep-learning research, with a focus on computer vision and the application of machine learning to formal reasoning. His papers have been published at major conferences in the field, including the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), the Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NIPS), the International Conference on Learning Representations (ICLR), and others. Table of Contents PART 1 - FUNDAMENTALS OF DEEP LEARNING What is deep learning? Before we begin: the mathematical building blocks of neural networks Getting started with neural networks Fundamentals of machine learning PART 2 - DEEP LEARNING IN PRACTICE Deep learning for computer vision Deep learning for text and sequences Advanced deep-learning best practices Generative deep learning Conclusions appendix A - Installing Keras and its dependencies on Ubuntu appendix B - Running Jupyter notebooks on an EC2 GPU instance