Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

W 2006 roku świat nauki zwrócił swoją uwagę na rozwój głębokich sieci neuronowych, które, wbrew wcześniejszym założeniom, okazały się możliwe do opanowania. Ta technika, znana jako uczenie głębokie, wymagała ogromnych zasobów obliczeniowych i dużej ilości danych, ale jej potencjał był rewolucyjny. W ciągu kolejnych lat technologia ta dynamicznie się rozwijała, wpływając znacząco na wiele dziedzin i umożliwiając tworzenie zaawansowanych produktów. Rozwój i aplikacje głębokich sieci neuronowych wciąż trwają, z przewidywaniami, że w niedalekiej przyszłości staną się one integralną częścią naszego codziennego życia.

To już drugie wydanie popularnego przewodnika po technikach uczenia maszynowego, które oferuje praktyczną wiedzę niezbędną do tworzenia i trenowania głębokich sieci neuronowych. Książka zakłada minimalne doświadczenie w programowaniu i skupia się na praktyce, korzystając z licznych przykładów i zadań. Znajdzie się tu również przystępne wprowadzenie do użycia narzędzi, takich jak najnowsza wersja TensorFlow 2, które pomagają w opanowaniu tworzenia inteligentnych systemów. Po przeczytaniu tego przewodnika będziesz w stanie samodzielnie korzystać z zaawansowanych technologii sztucznej inteligencji.

Książka omawia m.in.: podstawy uczenia maszynowego i pracę z TensorFlow, metody wykrywania obiektów, segmentację semantyczną, mechanizmy uwagi, a także interfejsy Keras oraz narzędzia TF Transform i TF Serving. Dowiesz się, jak wdrażać modele TensorFlow oraz poznasz techniki uczenia nienadzorowanego, wykrywania anomalii i zastosowania biblioteki TF Agents. TensorFlow 2 stanowi klucz do odblokowania potencjału nowoczesnych technologii!