TensorFlow en 1 día: Haz tu propia red neuronal

TensorFlow en 1 día: Haz tu propia red neuronal

Fecha de publicación: 8 diciembre, 2018
Autor: Krishna Rungta
Longitud de impresión: 454
Idioma: Español

Tensorflow es la Biblioteca de Aprendizaje Profundo más popular por ahí. Tiene fantástica función de cálculo gráfico que ayuda a los científicos de datos a visualizar su red neuronal diseñada utilizando TensorBoard. Esta biblioteca de aprendizaje automático admite tanto la convolución como la red neuronal recurrente. Es compatible con el procesamiento paralelo en la CPU, así como en la GPU. Los principales algoritmos de aprendizaje automático soportados por TensorFlow son Deep Learning Classification, wipe & deep, Boston Tree, entre otros. El libro es muy práctico y le ofrece prácticas de aprendizaje profundo preparadas para la industria.

Esto es lo que está cubierto en el libro —

Tabla de contenido

Capítulo 1: ¿Qué es el aprendizaje profundo?

Capítulo 2: Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo

Capítulo 3: ¿Qué es TensorFlow?

Capítulo 4: Comparación de bibliotecas de aprendizaje profundo

Capítulo 5: Cómo descargar e instalar TensorFlow Windows y Mac

Capítulo 6: Tutorial de Cuaderno de Jupyter

Capítulo 7: Tensorflow en AWS

Capítulo 8: Conceptos básicos de TensorFlow: Tensor, Forma, Tipo, Gráfico, Sesiones y Operadores

Capítulo 9: Tensorboard: Visualización de gráficos con ejemplo

Capítulo 10: NumPy

Capítulo 11: Pandas

Capítulo 12: Scikit-Learn

Capítulo 13: Regresión lineal

Capítulo 14: Estudio de caso de regresión lineal

Capítulo 15: Clasificador lineal en TensorFlow

Capítulo 16: Métodos del núcleo

Capítulo 17: ANN de TensorFlow (Red Neural Artificial)

Capítulo 18: ConvNet (red neuronal convolucional): Clasificación de imágenes de TensorFlow

Capítulo 19: Autoencoder con TensorFlow

Capítulo 20: RNN (red neuronal recurrente) TensorFlow

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